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
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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。
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。
工具能力
prepare_note_material
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
后备生成路径：当 Agent 无法看图时，走配置的 LLM 生成笔记。
process_media
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
列出全部任务（全局索引，带语义标题）。
cleanup
按任务清理（传 task_id）/ 全局清理（恢复出厂，不传）。
health_check
检查 FFmpeg / 数据库 / whisper 就绪状态。
安装接入
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。
选型与风险
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
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
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完整支持