VideoNote-Mcp

视频链接 → 多格式笔记
一条链接 → 一篇笔记 · 端到端或解耦，任意组合

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VideoNote-Mcp 把「视频链接 → 多格式笔记」整条流水线打包成 MCP Server：给它一个链接，自动完成下载 → 语音转写 → 画面理解 → 弹幕/评论，并生成文字稿或笔记。

仓库：HuangYincan/VideoNote-MCP。

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。

快速开始

Windows / Linux / macOS：准备 uv 和 FFmpeg，运行安装向导：

uvx videonote@latest install

按提示选择客户端和转写方案，安装后重启客户端或重连 MCP，即可发送视频链接生成笔记。默认流程无需 LLM API Key。

setup 新增「⑥ 关于与更新」：显示当前 setup 版本，手动检查 PyPI 更新，并可打开项目主页、发行说明和使用手册。进入 setup 不会自动联网。

v0.2.7 起：install 默认将 MCP 注册为 @latest，以后重新启动 MCP 时获取新版；--pin-version 可固定当前版本。v0.2.6 及更早安装器生成的固定版本注册，需要在升级安装器后重新运行 install，确认更新一次。

完整安装指南 · 配置与平台登录

任务管理（v0.2.6 起）

videonote setup →「⑤ 任务管理」→「浏览任务」，选中任务按回车查看笔记、原始来源、转写与素材文件。Agent 写完笔记后按内容回写语义任务名，列表和详情统一显示。需要 v0.2.6 或更新版本，升级后重启客户端或重连 MCP，使用方式见任务管理。

导出格式

• 字幕：支持 SRT、VTT 和 JSON，适合保存时间轴或导入其他工具。
• Markdown 笔记：可根据转写、画面和评论整理成便于阅读和继续编辑的笔记。
• LaTeX / Typst：安装包附带 Math Note、English Article 和 zju-lab 等模板，可在 MCP 客户端中列出、读取或复制到新目录。
• 模板复制不会覆盖已有目录。LaTeX / Typst 的编译器、字体和依赖需要在本机准备；MCP 负责提供素材与模板，不自动编译 PDF。

完整的导出说明见使用手册。

文档

安装 / 配置 / 使用 / 环境变量 / 更新 / 安全等完整说明已归档到 docs/（README 只保留概览）：

• 文档索引
• 架构设计 · 可编辑架构图
• 使用手册 —— 自动安装 / 手动注册 · 配置（setup 向导 + CLI）· 环境变量 · 更新 · 安全
• 更新日志

真实案例

两个端到端真实案例：一个由对话助手直接生成 LaTeX mathnote PDF，一个走 全自动 LLM 生成产出便携 Markdown。

案例一 · agent_direct + LaTeX mathnote（DeepSeek-V4 视频）

来源：【闪客】深入解读 DeepSeek V1~V4！男女老少都听得懂～

一条视频 + 四类外部资料（论文 / 技术报告 / 公众号官宣 / 开源集合）→ 对话助手直接生成精修笔记，并输出 LaTeX mathnote PDF（中文楷体模板）：

Page1	Page2	Page3

• 无 LLM key：根据转写、帧图和评论整理笔记
• 多源交叉整合：视频 × 论文 × 技术报告 × 开源清单
• 精修保留原稿：note.md / note_original.md 双份
• LaTeX mathnote PDF：自适应修复字体缺失 / 断行溢出 / 引用去重

完整过程记录见 examples/agent-direct-deepseek-v4-mathnote/README.md。

案例二 · 全自动 LLM 生成 + 便携 Markdown（多视频并行）

极简 Prompt（3 个 B 站链接 + 输出目录，一个参数都没说明）→ 全自动跑完 环境检查 → 链接识别 → 供应商/模型发现 → 参数确认 → 多视频并行 → 生成后基于字幕精修，产出 3 份精修便携笔记（note.md + Assets/ 截图 + 「观众观点」章节，并保留 note_original.md 供对比）。

• 雅思：破误区 + 听/读/写/口语四科拆解 + 179 高频考点词 + 15 句逻辑框架
• 法医：从业 43 年法医「拉片」对比影视与现实，精修扩为 12 节
• Transformer：自注意力机制详解，18 张截图按讲课时间线分布

完整过程记录见 examples/note-generation-example/README.md。

流水线地图

flowchart TB
    SOURCE(["视频链接 / 本地文件"])

    subgraph COLLECT["01 · 素材准备"]
        FETCH["平台识别与下载"]
        TRANSCRIPT["字幕 / 转写<br/>字幕优先 · 无字幕时 ASR"]
        VISION["画面理解<br/>关键帧 / 多模态"]
        COMMENTS["弹幕与评论"]

        FETCH --> TRANSCRIPT
        FETCH -.-> VISION
        FETCH -.-> COMMENTS
    end

    subgraph WRITE["02 · 笔记生成"]
        MATERIAL["素材包<br/>转写 · 帧图 · 可选评论"]
        AGENT["当前对话助手<br/>直接整理 · 无需 LLM Key"]
        LLM["配置的 LLM<br/>generate_note · 后备路径"]

        MATERIAL -->|prepare_note_material| AGENT
        MATERIAL -.-> LLM
    end

    subgraph OUTPUT["03 · 成果输出"]
        NOTE["便携笔记<br/>note.md + Assets/ 截图"]
        DOCUMENT["助手按需制作<br/>LaTeX / Typst / 思维导图"]
        SUBTITLE["字幕导出<br/>SRT / VTT / JSON"]

        NOTE -.-> DOCUMENT
    end

    SOURCE --> FETCH
    TRANSCRIPT --> MATERIAL
    VISION -.-> MATERIAL
    COMMENTS -.-> MATERIAL
    AGENT --> NOTE
    LLM -.-> NOTE
    TRANSCRIPT -.->|process_media · export| SUBTITLE

    classDef entry fill:#4f46e5,stroke:#4338ca,color:#fff
    classDef primary fill:#eef2ff,stroke:#818cf8,color:#312e81
    classDef optional fill:#f8fafc,stroke:#94a3b8,color:#334155,stroke-dasharray:5 4
    classDef result fill:#ecfdf5,stroke:#6ee7b7,color:#064e3b
    class SOURCE entry
    class MATERIAL,AGENT primary
    class VISION,COMMENTS,LLM,DOCUMENT,SUBTITLE optional
    class NOTE result
    style COLLECT fill:transparent,stroke:#cbd5e1,rx:12,ry:12
    style WRITE fill:transparent,stroke:#cbd5e1,rx:12,ry:12
    style OUTPUT fill:transparent,stroke:#cbd5e1,rx:12,ry:12

实线为默认流程：prepare_note_material 准备素材，由当前对话助手整理笔记。虚线为可选能力或后备路径：对话助手无法看图或用户指定时，使用 generate_note 调用配置的 LLM；字幕可独立导出，其他格式由助手按需制作。各阶段细节见 docs/02-架构设计.md。

任务管理

每任务一个文件夹 note_results/{task_id}/：raw/（下载媒体）+ gen/（转写/笔记/帧/导出）+ 控制文件；全局任务索引在 SQLite video_tasks 表（含语义标题）。list_tasks 枚举全部任务（按语义标题识别）、cleanup(task_id, dry_run=True) 先查后清、cleanup 按任务 / 全局清理（默认保留配置与模型）、health_check 检查 FFmpeg / 数据库 / whisper 就绪。

flowchart TB
    DATA["data/ 数据根"] --> R["note_results/ 任务目录"]
    DATA --> DB[("video_note.db<br/>SQLite 全局任务索引")]
    R --> T1["任务 A<br/>note_results/{task_id}/"]
    R --> T2["任务 B<br/>…"]
    R --> T3["任务 C<br/>…"]
    T1 --> RAW["raw/ 原始材料<br/>音视频 · 封面"]
    T1 --> GEN["gen/ 生成材料"]
    T1 --> CTRL["status.json · result.json · manifest.json"]
    GEN --> T1A["transcript.json 转写全文"]
    GEN --> T1B["note.md 成稿笔记"]
    GEN --> T1C["Assets/ 笔记内截图"]
    GEN --> T1D["frames/ 关键帧原图"]
    GEN --> T1E["srt / vtt / json 字幕导出"]
    DB -. 索引 .-> T1

最佳实践

• 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：process_media(action="merge") 合并分段录音 → process_media(action="diarize") 说话人分离 → meeting_minutes 风格。
• 讲座精读：端到端生成后，根据完整字幕精修、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。
• 默认路径：一条链接用 prepare_note_material，由当前对话助手整理笔记；无法看图或用户要求配置 LLM 时才用 generate_note。只做媒体加工用 process_media。
• 真实案例：完整案例过程记录见 examples。

如何贡献

欢迎提交 Issue、改进建议和 Pull Request。开发环境、测试命令、分支策略与代码导航见 CONTRIBUTING.md。

致谢

• Glama ：对 MCP server 的收录
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