Media Crawler MCP Service

🚀 MediaCrawler MCP 服务

MediaCrawler MCP 服务是一款让 AI 能够原生使用社媒数据的 MCP 服务。它将传统的 CLI 爬虫升级为 MCP 标准工具，使得 Claude / ChatGPT 可以直接连接调用，只需一次配置，便可长期使用。

🚀 快速开始

环境要求

Python 3.8+、Redis、Chrome/Chromium，（可选）Node.js 16+

操作步骤

1. 克隆与安装依赖

git clone <your-repo-url>
cd media-crawler-mcp-service
poetry install
poetry run playwright install chromium

2. 配置环境

cp .env.example .env
# 按需修改端口/平台开关/Redis 等

3. 启动服务

redis-server                 # 如未启动
poetry run python main.py    # 默认端口 9090

# 管理界面: http://localhost:9090/admin
# 工具调试: http://localhost:9090/admin/inspector

✨ 主要特性

• 一次配置，AI 原生调用：支持 Claude/ChatGPT 直接调用。
• 登录外部化：跨重启保持登录状态，支持多平台。
• 任务级配置隔离：消除全局变量竞争。
• Playwright 浏览器上下文复用：实现秒级响应。
• Pydantic 结构化输出：便于分析与存档。
• 内建状态缓存与风控友好策略。

已实现与进行中功能

• 已完成：B 站搜索/详情/创作者/评论（bili_search/bili_detail/bili_creator/bili_comments）
• 进行中：小红书、抖音、快手、知乎、贴吧、微博等

📦 安装指南

克隆项目

git clone <your-repo-url>
cd media-crawler-mcp-service

安装依赖

poetry install
poetry run playwright install chromium

配置环境

cp .env.example .env
# 按需修改端口/平台开关/Redis 等

启动服务

redis-server                 # 如未启动
poetry run python main.py    # 默认端口 9090

💻 使用示例

在 AI 助手中使用

你可以直接在 Claude/ChatGPT 中让其调用 MCP 工具，示例对话如下：

“帮我搜索 Python 机器学习相关的 B 站视频，并分析受欢迎程度与创作者。”
→ 自动调用 `bili_search` 获取数据 → 结合指标分析 → 输出洞察

工具总览与使用示例

管理页的 MCP Tools Inspector 可查看所有已注册工具，并进行在线调试。

bili_search（推荐，快速搜索）

{
  "keywords": "Python 机器学习",
  "page_size": 3,
  "page_num": 1
}

bili_detail（指定视频详情）

{ "video_ids": ["115285696846946"] }

bili_creator（创作者分析）

{ "creator_ids": ["99801185"], "creator_mode": true }

📚 详细文档

管理界面与登录

1. 打开管理界面 http://localhost:9090/admin。
2. 进入“登录管理”，选择平台（如 B 站）。
3. 支持“二维码登录”或“Cookie 登录”，状态会持久化。

架构与技术选择

🤖 AI 助手 (Claude / ChatGPT)
           │  MCP Protocol
           ▼
🎯 MediaCrawler MCP Service
  ├─ 管理层: 登录/状态/配置
  ├─ 服务层: 各平台编排 (Bili…)
  └─ 工具层: bili_search/detail/creator/comments
           │
           ▼
🌐 Playwright Browser（上下文复用 / 风控友好）
           │
           ▼
💾 Redis 状态缓存 · 本地/结构化存储

与传统 CLI 脚本对比

Roadmap

• 小红书、抖音、快手、知乎、微博、贴吧适配。
• 工具调试器与可视化增强（过滤、导出、趋势）。
• 更细粒度的速率与风控策略。
• 更多存储目标（SQLite/DB 持久化）。

开发与贡献

参考路径

• 启动入口：main.py:1
• 应用工厂：app/api_service.py:1
• 管理界面路由：app/api/endpoints/admin/admin_page_endpoint.py:1
• 工具清单接口：app/api/endpoints/admin/mcp_inspector_endpoint.py:1

新增平台的典型步骤

1. 添加登录适配器：app/core/login/{platform}/...
2. 实现平台爬虫与编排：app/core/crawler/platforms/{platform}/...
3. 包装为 MCP 工具：app/core/mcp_tools/{platform}.py
4. 注册路由：app/api/endpoints/mcp/{platform}.py

更多部署与运维选项

deploy/README.md:1

贡献流程

1. Fork 并创建特性分支。
2. 阅读项目规范：Agent.md:1。
3. 本地开发与自测。
4. 提 PR 并说明变更点。

FAQ

启动失败？

poetry install
poetry run playwright install chromium
redis-cli ping   # 期望 PONG
APP__DEBUG=true poetry run python main.py

二维码不显示？

BROWSER__HEADLESS=false poetry run python main.py
poetry run playwright install-deps chromium

登录状态易失？

• 确认 Redis 稳定、网络正常；避免高频触发风控。

搜索为空或慢？

• 优先使用 bili_search，降低分页尺寸，放大请求间隔。

合规与合理使用

本项目定位为“学习与研究”的效率工具：

• 遵守各平台使用条款与 robots.txt。
• 合理控制频率，不对平台造成压力。
• 尊重内容创作者，不用于商业化爬取。
• 建议单次请求量小、请求间隔 ≥ 2s。

如果这个项目对你的学习有帮助，欢迎 ⭐ Star 支持！