Generates structured notes from Bilibili videos by downloading audio, using Whisper for speech recognition, and leveraging LLMs to create comprehensive notes from video content.
Utilizes FFmpeg for audio processing, enabling the extraction and manipulation of audio streams from videos for transcription.
Uses OpenAI's services for LLM-based note generation from video content, requiring an API key to process and structure transcribed content.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@BiliMind-MCPgenerate notes from https://www.bilibili.com/video/BV1GJ411x7h7"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
BiliMind-MCP
功能特点
从B站视频生成结构化笔记
支持音频自动下载和转录
使用 Whisper 进行语音识别
使用 LLM 生成结构化笔记
提供 MCP 服务接口
Related MCP server: drupal-modules-mcp MCP Server
环境准备
系统要求
Python >= 3.10
FFmpeg（用于音频处理）
1. 安装系统依赖
# Ubuntu/Debian
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg -y
# CentOS/RHEL
sudo yum install ffmpeg -y2. 安装 uv
# 使用 pip 安装 uv
pip install uv
# 或使用 curl 安装
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh3. 创建并激活虚拟环境
# 创建虚拟环境
uv venv
# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# 或
.venv\Scripts\activate # Windows4. 安装项目依赖
uv pip install -r requirements.txt5. 配置环境变量
# 复制环境变量示例文件
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入必要的配置
nano .env使用方法
启动 MCP 服务器
python demo/bilimind_mcp.pyAPI 调用示例
from mcp.client import Client
# 连接到 MCP 服务器
client = Client("bili_note_generator")
# 生成笔记
video_url = "https://www.bilibili.com/video/BVxxxxxx"
notes = await client.generate_bilibili_notes(video_url)环境变量说明
OPENAI_API_KEY: LLM API密钥API_BASE: API基础URLMCP_PORT: MCP服务器端口（默认8001）DEFAULT_OUTPUT_DIR: 下载文件保存目录DEFAULT_MODEL_DIR: 模型文件保存目录WHISPER_MODEL_SIZE: Whisper模型大小（默认tiny）
注意事项
首次运行会自动下载 Whisper 模型文件
音频文件会在处理完成后自动删除
需要确保有足够的磁盘空间存储临时文件和模型文件
API调用需要有效的 API 密钥
目录结构
BiliMind-MCP/
├── demo/ # 示例代码
├── tests/ # 测试文件
├── .env.example # 环境变量示例
├── requirements.txt # 项目依赖
└── README.md # 项目文档致谢
本项目受到 BiliNote 项目的启发。BiliNote 是一个优秀的开源 AI 视频笔记助手，支持多平台视频内容的自动笔记生成。
License
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