BiliStarkerMCP
用于特定用户分析的Bilibili MCP服务器
BiliStarkerMCP是一个基于以下平台构建的Bilibili MCP服务器 模型上下文协议（MCP），专为需要分析特定Bilibili用户或创建者的AI代理而设计。
它针对从目标uid或用户名开始的工作流进行了优化，然后使用结构化工具检索该用户的个人资料、视频、动态、文章、字幕和以下内容。
如果您正在搜索用于跟踪和分析特定Bilibili用户的Bilibili MCP服务器、Bilibili模型上下文协议服务器或MCP服务器，则此存储库是为该用例设计的。
英语| 中文说明
安装
uvx bili-stalker-mcp
# or
pip install bili-stalker-mcp配置（克劳德桌面，推荐）
{
"mcpServers": {
"bilistalker": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/BiliStalkerMCP", "bili-stalker-mcp"],
"env": {
"SESSDATA": "required_sessdata",
"BILI_JCT": "optional_jct",
"BUVID3": "optional_buvid3"
}
}
}
}更喜欢uv run --directory ...以便在PyPI发布传播延迟时进行更快的本地更新。 您仍然可以使用uvx bili-stalker-mcp用于快速一次性使用。
认证：获取SESSDATA从浏览器DevTools（F12）>应用程序>Cookie>.bilibili.com.
环境变量
| 密钥 | 请求 | 描述 |
|---|---|---|
SESSDATA | 是 | 购买会话令牌。 |
BILI_JCT | 没有 | CSRF保护令牌。 |
BUVID3 | 无 | 硬件指纹（降低限速风险）。 |
BILI_LOG_LEVEL | 没有 | DEBUG, INFO （默认）， WARNING. |
BILI_TIMEZONE | 否 | 格式化时间戳的输出时区（默认值： Asia/Shanghai). |
可用工具
| 工具 | 能力 | 参数 |
|---|---|---|
get_user_info | 简介和核心统计数据 | user_id_or_username |
get_user_videos | 轻量级视频列表 | user_id_or_username, page, limit |
search_user_videos | 在一个用户的视频列表中搜索关键字 | user_id_or_username, keyword, page, limit |
get_video_detail | 完整视频细节+可选字幕 | bvid, fetch_subtitles （默认值： false), subtitle_mode (smart/full/minimal), subtitle_lang （默认值： auto), subtitle_max_chars |
get_user_dynamics | 带光标分页的结构化动态 | user_id_or_username, cursor, limit, dynamic_type |
get_user_articles | 轻量级文章列表 | user_id_or_username, page, limit |
get_article_content | 全文降价内容 | article_id |
get_user_followings | 订阅列表分析 | user_id_or_username, page, limit |
动态过滤(dynamic_type)
ALL（默认）：文本、绘制和重新定位。ALL_RAW：未过滤（包括视频和文章）。VIDEO,ARTICLE,DRAW,TEXT：特定类别过滤。
分页：响应包括 next_cursor。将此传递给后续的无缝滚动请求。
字幕模式(get_video_detail)
smart（默认情况下fetch_subtitles=true)：获取所有页面的元数据，只下载一个最匹配的字幕轨道文本。full：下载所有字幕曲目的文本（成本较高）。minimal：跳过字幕元数据和字幕文本获取。
subtitle_lang 可以强制使用一种语言（例如 en-US); auto 使用内置的优先级回退。\ subtitle_max_chars caps返回字幕文本大小以避免标记爆炸。
捆绑技能
该存储库提供了一种即用型AI代理技能 skills/bili-content-analysis/:
skills/bili-content-analysis/
├── SKILL.md # Workflow & output contract
└── references/
└── analysis-style.md # Detailed writing style rules它做什么
通过结构化的6步工作流程指导兼容的AI代理（Gemini、Claude等）进行深度Bilibili内容分析：
- 阐明 目标和范围（uid/bvid/关键字）。
- 收集 证据——轻量清单优先，重细节仅适用于高价值项目。
- 重建 口译前的源结构（时间线、章节、演讲者）。
- 分析 --事实、逻辑链、假设、主题和转变。
- 固定锚 --uid、bvid、article_id、时间戳、关键源代码片段。
- 处理故障 --国家阻断者明确表示，停止猜测。
用法
复制 bili-content-analysis 将文件夹放入项目的技能目录：
/.agent/skills/bili-content-analysis/当用户请求涉及Bilibili创建者跟踪、转录解释、时间线重建或内容分析时，代理将自动激活该技能。
发展
# Setup
git clone https://github.com/222wcnm/BiliStalkerMCP.git
cd BiliStalkerMCP
uv pip install -e .[dev]
# Test
uv run pytest -q
# Integration & Performance (Requires Auth)
uv run python scripts/integration_suite.py -u
uv run python scripts/perf_baseline.py -u --tools dynamics -n 3发布（维护人员）
先决条件：确保a .pypirc 该文件在您的用户主目录中配置为提供PyPI凭据。# Build + test + twine check (no upload)
.\scripts\pypi_release.ps1
# Upload to TestPyPI
.\scripts\pypi_release.ps1 -TestPyPI -Upload
# Upload to PyPI
.\scripts\pypi_release.ps1 -Upload码头工人
运行通过 stdio 运输。没有暴露的端口。
docker build -t bilistalker-mcp .
docker run -e SESSDATA=... bilistalker-mcp故障排除
- 412先决条件失败：胆道反爬行系统已触发。刷新
SESSDATA或提供BUVID3. - 云IP：极易堵塞；建议本地执行。
许可证
麻省理工学院
免责声明：仅供个人研究和学习。禁止批量分析、骚扰或商业监视。
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*这个项目是在人工智能的帮助下构建和维护的。*