Bilibili API MCP Server專案

MCP工具

Bilibili API MCP Server專案

bilibili-mcp-server 是一個基於 Python 開發的模型內容協定 (Model Context Protocol, MCP) 伺服器，其核心目標是為大型語言模型 (LLM) 提供一個能夠與中國知名的影音彈幕社群平台 嗶哩嗶哩 (Bilibili) 進行互動的介面。

這個專案的價值在於，它為 AI 助理打開了一扇通往 Bilibili 龐大且充滿活力的內容生態系的大門。它讓 AI 不再僅限於分析全球性的平台，而是能夠深入理解和發掘 Bilibili 上獨特的影片、用戶、直播、專欄以及其標誌性的「彈幕」文化。

核心價值：讓你的 AI 助理成為你的專屬 Bilibili 內容探測器

透過 bilibili-mcp-server，你可以直接用自然語言，讓你的 AI 助理完成針對 Bilibili 的特定資訊檢索任務：

• 「幫我在 Bilibili 上搜尋關於『人工智慧』的熱門影片。」
• 「找一下 Bilibili 上叫做『雙雷』的 UP 主，我只要完全符合這個名字的結果。」
• 「幫我找找粉絲數最多的遊戲類 UP 主。」
• 「我想看看這個熱門影片的彈幕都在討論些什麼。」

主要功能與特色

此專案圍繞著 Bilibili 的核心功能，提供了一系列精準的搜尋工具：

1. 通用與專項搜尋:

   • general_search: 提供基礎的關鍵字搜尋功能，可以在 Bilibili 全站範圍內進行廣泛搜尋。
   • search_user: 專門用來搜尋用戶 (UP 主)，並可以按照粉絲數量等條件進行排序。

2. 高精度的過濾搜尋 (get_precise_results):
   這是一個非常強大的功能，可以針對特定類別進行精確匹配，過濾掉大量不相關的結果。

   • 支援的類型包括：用戶 (user)、影片 (video)、直播 (live) 和專欄 (article)。
   • 其最大的特色在於，當搜尋用戶時，它會進行完全匹配。例如，搜尋「雙雷」就只會回傳用戶名正好是「雙雷」的帳號，而不會回傳其他名字中包含「雙雷」的相關用戶。

3. 獨特的彈幕獲取功能 (get_video_danmaku):
   這是此專案最具 Bilibili 特色的功能。它能夠獲取指定影片的所有彈幕內容，讓 AI 有機會分析特定時間點的觀眾反應和社群氛圍，這對於理解內容的傳播效果和觀眾情緒有著不可替代的價值。

安裝與設定

此專案的設定相對簡潔，主要依賴現代化的 Python 工具：

1. 核心依賴: 需要安裝 uv，一個新興的 Python 專案與套件管理工具。
2. 安裝:
   • 使用 git clone 下載專案原始碼。
   • 在專案目錄下執行 uv sync 來安裝所有必要的相依套件。
3. 整合: 在 AI 助理（如 Claude Desktop）的 MCP 設定檔中，配置啟動伺服器的命令，主要是指定 uv 的執行路徑以及 bilibili-mcp-server 專案所在的目錄。

總結來說，bilibili-mcp-server 是一個專為 Bilibili 平台量身打造的 MCP 工具。它精準、高效，並且抓住了 Bilibili 最核心的內容與社群特色（特別是彈幕）。對於任何想要利用 AI 分析中國網路影音趨勢、研究 UP 主生態或進行內容策略規劃的使用者來說，這是一個不可多得的利器。

• MCP平台來源: github
• 連結: https://github.com/huccihuang/bilibili-mcp-server

立即試用MCP工具