VideoNote MCP

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视频链接 → 多格式笔记

分类: 其他第 124 / 230
Stars: ★ 102 热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Python 3.11+
凭据: 可选 API Key
许可证: MIT
最近提交: 10 天前
工具数: 6

53FMRS · D

VideoNote-MCP 是一个把「视频链接 → 多格式笔记」端到端流水线打包为 MCP Server + Claude Code Skill 的开源项目（MIT 许可），由 HuangYincan 维护，并非上游平台官方产品。它默认由当前对话中的 Agent 直接写笔记，配置 LLM 仅作为 Agent 无法看图时的后备，支持工具解耦按需取用，无需启动后端服务。适合在 Claude Code 中使用、需要整合转写、画面理解与弹幕评论的笔记场景。

最强项 · 文档质量 14/20 最弱项 · 可靠性 8/20

可靠性

8/20

安全与权限

9/20

维护活跃度

11/20

文档质量

14/20

安装易用性

11/20

查看各项评分依据

可靠性 8/20: 静态审查仅能读到 README 与文档索引，未缓存服务器清单，仓库内未提供可验证的 CI 工作流或已提交测试来覆盖 MCP 初始化与工具列表握手，流水线依赖外部下载器、FFmpeg、Whisper 模型与第三方平台（B 站/抖音/YouTube），任一步失败都会中断端到端流程；README 提到 health_check 检查 FFmpeg/数据库/whisper 就绪、cleanup(dry_run=True) 先查后清，属于较好的故障可诊断设计，但均为文字声明，无执行证据。错误处理、限流、平台反爬等边界情况未见说明。按静态校准，可靠性不得高于 12，未确证部分一律扣分，故给 8。
安全与权限 9/20: 未在 README 中提供任何真实密钥或令牌样例，也未发现恶意行为、隐蔽外传或伪造维护者身份的迹象，故不触发红线降为 0-4。但安全边界披露不完整：需要平台扫码登录（B 站、抖音）意味着会使用用户账号凭据，README 未说明凭据存放位置、权限范围与撤销方式；可选后备 LLM Key 的存储与去向同样未说明；下载视频、抓取评论弹幕属于对外网络访问。cleanup 具备默认全局清理（恢复出厂）能力，虽提供 dry_run 但未见“危险操作需确认”的一致性约定；安装命令使用 uvx videonote@latest 从 PyPI 动态拉取最新版，属供应链与版本不可控风险。信息缺口即扣分，给 9。
维护活跃度 11/20: 提供 MIT 许可证、CHANGELOG、CONTRIBUTING 与 dev→main 的 PR/评审分支流程，README 声称 dev CI 冒烟必须绿，但静态材料中看不到实际 CI 配置文件、发布标签或 issue 处理记录；当前 61 星、0 开放 issue，能被 Glama 收录说明具备一定可见度。数据点集中在单次快照上，无法判断提交频率与安全响应渠道（未见到 SECURITY.md 或漏洞上报方式）。维护意愿可见但治理与版本化证据不足，给 11。
文档质量 14/20: 文档分层清晰：README 作概览，另有文档索引、架构设计、使用手册（含四种安装方式、setup 向导与 CLI、环境变量、更新、安全）与 CHANGELOG，并给出两个带完整过程记录的端到端真实案例（含产物截图与输出目录结构），工具表列出 list_tasks/cleanup/health_check 及任务目录布局。不足在于：MCP 各工具的完整参数签名、返回结构、失败语义与限流/配额未在可见材料中列全；平台登录、后端模型下载体积与耗时、成本与隐私边界缺少明确说明；安全与更新章节的具体内容不可见（仅见链接标题）。按文档可用但有隐藏假设与排障缺口，给 14。
安装易用性 11/20: README 提供三步主路径：claude plugin marketplace add + plugin install，随后 /videonote-setup 向导，uvx videonote@latest 免去后端服务，并声明可在默认无 LLM Key 情况下由当前对话 Agent 写笔记，这对用户相当友好。扣分点：环境前置（Python 3.11+、FFmpeg、Whisper 模型下载）未在 README 中形成完整前置清单；uvx 取 latest 带来版本漂移；平台扫码登录与可选 LLM Key 属额外手工步骤；无主流客户端的配置示例（如 mcpServers JSON 片段）。由于静态材料中没有可验证的执行证据（无 CI 与已提交测试），setup 不得高于 15，综合给 11。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-10

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选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件访问网络连接数据库

适合谁

希望用一条视频链接快速得到结构化多格式笔记的个人用户
在 Claude Code 中工作、愿意由当前对话 Agent 直接写笔记的用户
需要整合语音转写、画面理解、弹幕与评论的多源笔记场景
需要任务管理与多视频并行、批量产出的用户

不适合谁

只使用不支持 MCP / Claude Code Skill 的客户端的用户（来源仅说明 Claude Code Skill 与 MCP Server 形态）
不希望安装 FFmpeg、whisper 等本地依赖或下载视频的用户
需要托管式后端服务而非本地运行的场景（本项目无需启动任何后端服务）

所需权限

读取视频链接并下载对应媒体到本地任务目录（note_results/{task_id}/raw/）
在本地写入生成产物（转写、笔记、截图、帧图、字幕导出等）到 note_results/{task_id}/gen/
读取与写入本地 SQLite 数据库 video_note.db（video_tasks 全局任务索引）
调用本地 FFmpeg 与 whisper 等媒体/转写组件
可选的平台扫码登录（B 站、抖音等）与可选的后备 LLM API Key 配置

风险与副作用

会下载视频与封面等媒体文件，占用本地磁盘空间（cleanup 默认保留配置与模型）
whisper 转写在本地运行，速度与资源消耗取决于机器性能
可选启用后备 LLM 时需要提供 API Key，存在密钥管理风险
平台扫码登录会保存登录态，涉及账号凭据风险
清理操作可能删除任务数据，建议先用 cleanup(task_id, dry_run=True) 先查后清

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.11+

1) 通过插件 marketplace 安装：claude plugin marketplace add HuangYincan/VideoNote-MCP，然后 claude plugin install videonote@videonote（MCP 启动命令 uvx videonote@latest 会自动取 PyPI 最新版）。2) 安装时 Claude Code 会逐项提示默认值（风格/转写引擎/视频理解/评论等），装完在会话里运行 /videonote-setup 收尾配置。3) （可选）配置后备 LLM 的 Key、平台扫码（B 站、抖音等）或运行 CLI 向导 ! videonote setup；默认路径不需要配置 LLM。4) 重启会话，对 agent 说「帮我给这个视频做笔记」并附上链接。

验证是否装好

安装后在会话中运行 /videonote-setup 完成配置，重启会话后调用 health_check，若 FFmpeg / 数据库 / whisper 均显示就绪，则 MCP server 已正常连接。

常见排障

运行 health_check 检查 FFmpeg / 数据库 / whisper 是否就绪
确认本机已安装 FFmpeg，否则媒体处理与转写会失败
转写异常时检查 whisper 是否可用及模型是否已下载
任务找不到或标题不符时用 list_tasks 枚举全局索引（含语义标题）
清理前先用 cleanup(task_id, dry_run=True) 确认影响范围
安装后如未生效，重启会话并运行 /videonote-setup 完成配置

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

帮我给这个视频做笔记：https://www.bilibili.com/video/BV1r8nMz4EAj/
用 prepare_note_material 处理这条链接，然后基于字幕帮我精修笔记
把我的会议录音分段合并并做说话人分离
列出所有任务，然后清理掉测试用的那个任务

工具能力 6

prepare_note_material 写入

一条链接出素材（下载、转写、画面理解、弹幕/评论），由当前对话 Agent 据此写笔记。

generate_note 写入

后备生成路径：当 Agent 无法看图时，走配置的 LLM 生成笔记。

process_media 写入

媒体加工工具，例如 action="merge" 合并分段录音、action="diarize" 说话人分离。

list_tasks 只读

列出全部任务（全局索引，带语义标题）。

cleanup 破坏性

按任务清理（传 task_id）/ 全局清理（恢复出厂，不传）。

health_check 只读

检查 FFmpeg / 数据库 / whisper 就绪状态。

使用场景

学习备考：端到端 + 视频理解 + 基于字幕的后续优化，把课程讲透

会议纪要：merge 合并分段录音 → diarize 说话人分离 → meeting_minutes 风格

讲座精读：端到端生成后，agent 基于完整字幕精修、按章节补齐细节

视频赏析：开启弹幕 + 评论整合，笔记含「观众观点」章节

媒体加工：只用 process_media 做合并、说话人分离等处理

支持客户端

Claude Code

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

VideoNote-MCP 把「视频链接 → 多格式笔记」整条流水线打包成 MCP Server + Claude Code Skill：给 agent 一个链接，自动完成下载 → 语音转写 → 画面理解 → 弹幕/评论，默认由当前对话里的 Agent 写笔记（配置 LLM 仅当 Agent 无法看图时作为后备）。既可端到端使用（一条链接 → 一篇笔记），也可解耦：生成、素材、任务、媒体处理等工具按需取用；无需启动任何后端服务。支持主流平台（如 B 站、抖音、YouTube），可导出 Markdown、字幕（srt / vtt / json）与 LaTeX mathnote PDF 等多格式。