
YouTube-MCP-Server-Integration
Der YouTube MCP Server ermöglicht es FlowHunt KI-Agenten, programmatisch mit YouTube zu interagieren und dabei Videoanalysen, Transkriptabfragen, Inhaltsverwalt...
Integrieren Sie KI-Workflows mit dem bilibili MCP-Server, um Nutzerprofile und Videoinformationen abzurufen und zu analysieren sowie direkt auf bilibili.com nach Inhalten zu suchen.
Der bilibili MCP-Server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der KI-Assistenten und Anwendungen mit der bilibili.com API verbindet. Als Brücke ermöglicht er KI-basierten Workflows den Zugriff auf Informationen von bilibili, wie etwa Nutzerprofile, Videometadaten und Suchergebnisse. Diese Integration erweitert die Fähigkeiten von KI-Assistenten für Aufgaben wie Video-Content-Discovery, Nutzerdaten-Abruf und Inhaltsanalyse. Entwickler können diesen Server nutzen, um Workflows, die mit dem umfangreichen Content-Ökosystem von bilibili interagieren müssen, zu automatisieren und zu vereinfachen – so lassen sich aktuelle Video- und Nutzerdaten mühelos in Anwendungen oder Forschungsprojekte einbinden.
In der verfügbaren Dokumentation oder im Code sind keine Prompt-Vorlagen explizit aufgeführt.
In der Dokumentation oder im Code sind keine expliziten Ressourcen-Primitives aufgeführt.
mid
abrufenmid
) ab.bvid
suchenbvid
.bvid
– ideal für Content-Kuration oder Analyse.{
"mcpServers": {
"bilibili": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"bilibili": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"bilibili": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"bilibili": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
}
}
}
Falls für die bilibili API eine Authentifizierung erforderlich ist, verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Schlüssel. Beispielkonfiguration:
{
"mcpServers": {
"bilibili": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"],
"env": {
"BILIBILI_API_KEY": "${BILIBILI_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${BILIBILI_API_KEY}"
}
}
}
}
Ersetzen Sie "BILIBILI_API_KEY"
durch den Namen Ihrer tatsächlichen Umgebungsvariable.
MCP in FlowHunt verwenden
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:
{
"bilibili": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sobald konfiguriert, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “bilibili” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gefunden |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine Ressourcen-Primitives dokumentiert |
Liste der Tools | ✅ | Nutzerinfo, Videoinfo, Video-Suchtools aufgelistet |
API-Keys absichern | ✅ | Beispiel vorhanden |
Sampling Support (weniger wichtig) | ⛔ | Nicht erwähnt |
Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und den Server-Features stellt der bilibili MCP-Server essentielle Tools für die Interaktion mit der bilibili API bereit, es fehlen jedoch detaillierte Informationen zu Ressourcen, Prompts und fortgeschrittenen MCP-Funktionen wie Roots und Sampling. Die Integrationsanleitung ist klar, der Server ist Open Source und hat eine freizügige Lizenz. Bewertung: 5/10.
Hat eine LICENSE | ✅ |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 1 |
Anzahl Sterne | 4 |
Der bilibili MCP-Server ist ein Model Context Protocol-Server, der KI-Assistenten und Anwendungen mit der bilibili.com API verbindet und Zugriff auf Nutzerprofile, Videometadaten und Suchergebnisse für Content-Automatisierung und Analyse ermöglicht.
Er bietet Tools zum Abrufen von Nutzerinformationen anhand der User-ID (mid), zum Abrufen von Videometadaten anhand der bvid sowie zur Videosuche per Schlüsselwörtern.
Anwendungsfälle umfassen automatisierte Nutzerabfragen, Extraktion von Videometadaten, Content Discovery, Echtzeit-Monitoring und das Anreichern von Apps oder Bots mit aktuellen bilibili-Daten.
Speichern Sie sensible API-Keys in Umgebungsvariablen und referenzieren Sie diese in Ihrer MCP-Server-Konfiguration. Beispiel: { "env": { "BILIBILI_API_KEY": "
Fügen Sie die MCP-Komponente Ihrem Workflow hinzu, konfigurieren Sie sie mit den Serverdetails und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten in FlowHunt. So erhält Ihr Agent Zugriff auf alle bilibili-Tools und -Daten.
Automatisieren und bereichern Sie Ihre KI-Lösungen mit Echtzeit-Video- und Nutzerdaten von bilibili. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau leistungsstarker Workflows.
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