Bilibili MCP

Bilibili MCP 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 B站视频搜索服务器，提供标准化 API 接口，支持视频内容搜索、分页查询及视频信息返回，并集成 LangChain 示例，便于在 AI 应用中调用。该工具适用于需要集成 B站视频搜索功能的 AI 应用、聊天机器人和内容分析工具。

核心功能

Bilibili MCP 提供了多项核心功能，包括：

• B站视频搜索：支持通过关键词搜索 B站上的视频内容。
• 分页查询：支持分页获取搜索结果，便于处理大量数据。
• 视频信息获取：返回视频标题、作者、播放量、时长等详细信息。
• LangChain 集成：提供与 LangChain 框架的集成示例，便于 AI 应用开发。

安装方法

安装 Bilibili MCP 需要 Node.js 环境（版本 ≥ 20.12.0），并使用 Bun 或 npm 进行依赖安装。

bun i
# 或
npm i

此外，还可以通过 npm 包快速启动服务：

npx bilibili-mcp

使用方法

启动服务后，可以通过以下方式使用 Bilibili MCP：

bun index.ts
# 或
npm run start

运行测试脚本以验证服务是否正常工作：

bun test.js
# 或
npm run test

若需使用 LangChain 集成，需先配置 LLM 模型，修改 .example.ts 文件：

const llm = new ChatOpenAI({
  modelName: "gpt-4o-mini",
  temperature: 0,
  openAIApiKey: "your_api_key",
  configuration: {
    baseURL: "https://www.api.com/v1",
  },
});

构建并运行 LangChain 示例：

bun build:bun
bun example.ts
# 或
npm run build
node dist/example.js

使用场景

Bilibili MCP 适用于多种场景，包括：

• AI 助手集成视频搜索：在聊天机器人中集成 B站视频搜索功能，当用户询问教程或视频推荐时自动返回相关内容。
• 内容分析应用：分析 B站上特定主题视频的流行趋势和用户偏好。

注意事项

使用 Bilibili MCP 时需注意以下事项：

• 搜索结果受 B站 API 限制，可能有轻微延迟。
• 当前版本不支持获取视频评论数据。
• 返回结果数量可通过 API 参数设置，默认为 10。

测试与调试

项目提供了 MCP Inspector 调试工具，可通过以下命令启动：

bun run inspector
# 或
npm run inspector

Bilibili MCP 是一个功能丰富、易于集成的 B站视频搜索服务器，支持标准化 API 接口和 LangChain 集成，适用于多种 AI 应用场景。通过简单的安装和配置，开发者可以快速实现 B站视频内容的搜索与分析。