moviefinder-cli

MovieFinder 会搜索 https://www.rrdynb.com，抓取搜索结果页和影片详情页，把结果缓存到本地 SQLite，并以 Markdown/JSON 返回给 CLI 或 Agent。

返回字段包括：

• 影片标题、详情页地址、分类、发布日期、海报
• 简介、豆瓣评分、IMDB 评分、IMDb ID
• 详情页中识别到的所有网盘地址，包括夸克、阿里、迅雷、百度等
• 提取码和 URL 中的 pwd 参数

Agent / MCP 使用

发布到 PyPI 后，可以在 Claude Desktop 等 MCP 客户端中直接通过 uvx 启动：

{
  "mcpServers": {
    "moviefinder": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--refresh",
        "--from",
        "moviefinder-cli",
        "moviefinder-mcp"
      ]
    }
  }
}

可用 MCP Tools：

• search_movies(query, limit=5, refresh=false, output_format="markdown")
• movie_cache_stats(output_format="markdown")

安装

需要 Python 3.10+。

使用 uv 安装（推荐）

uv tool install moviefinder-cli

安装后即可使用：

moviefinder search 一一 --limit 3

使用 pip 安装

pip install moviefinder-cli

源码安装（本地开发）

python3 -m pip install -e .

命令行搜索

默认输出 Markdown：

moviefinder search 一一 --limit 3

也可以不安装，直接通过模块方式运行：

python3 -m moviefinder_cli search 一一 --limit 3

强制刷新缓存：

moviefinder search 一一 --limit 3 --refresh

保留 JSON 输出：

moviefinder search 一一 --limit 3 --format json

查看缓存统计：

moviefinder cache-stats

HTTP API

启动服务：

python3 -m moviefinder_cli serve --host 127.0.0.1 --port 8000

搜索：

curl 'http://127.0.0.1:8000/search?q=一一&limit=3'

强制刷新：

curl 'http://127.0.0.1:8000/search?q=一一&limit=3&refresh=1'

健康检查：

curl 'http://127.0.0.1:8000/health'

缓存统计：

curl 'http://127.0.0.1:8000/cache/stats'

缓存

默认缓存文件是 data/moviefinder.sqlite3，可以通过环境变量覆盖：

MOVIEFINDER_DB_PATH=/tmp/moviefinder.sqlite3 moviefinder search 一一

缓存策略：

• 搜索结果缓存 1 小时
• 影片详情缓存 7 天
• 搜索结果会复用影片详情缓存，避免同一详情页被重复抓取
• 如果远端临时返回 403/网络错误，CLI 会优先用同关键词缓存兜底，并在 Markdown/JSON 中标注 warning

返回示例

# 搜索结果：一一

- 来源：rrdynb
- 搜索页：[打开](https://www.rrdynb.com/plus/search.php?q=...)
- 结果数：1
- 缓存：命中

## 1. 《一一》百度云网盘下载.阿里云盘.国语中字.(2000)

| 字段 | 值 |
| --- | --- |
| 分类 | movie |
| 发布日期 | 2026-05-29 |
| 豆瓣评分 | 9.0 |
| IMDB 评分 | 8.1 |
| IMDb ID | tt0244316 |
| 详情页 | [打开](https://www.rrdynb.com/movie/2019/0216/3035.html) |

### 简介

电影《一一》讲述了...

### 网盘资源

| 平台 | 地址 | 提取码 | URL 密码 |
| --- | --- | --- | --- |
| 夸克网盘 | [打开](https://pan.quark.cn/s/...) | - | - |

测试

PYTHONPATH=src python3 -m unittest discover -s tests

发布

项目使用与 getnotes-cli 类似的发布模式：

uv build
uv publish

如果使用 GitHub Release 发布，则 .github/workflows/publish.yml 会通过 PyPI Trusted Publisher 自动发布。

注意

这个项目只读取公开页面并返回元数据和页面公开展示的网盘链接，不做登录绕过、验证码绕过或资源批量下载。