
YouTube MCP Server-integratie
De YouTube MCP Server stelt FlowHunt AI-agenten in staat om op programmatische wijze te communiceren met YouTube, waardoor video-analyse, transcript-opvraging, ...
Integreer AI-workflows met de bilibili MCP Server om gebruikersprofielen te benaderen en analyseren, videoinformatie op te halen en content te zoeken rechtstreeks van bilibili.com.
De bilibili MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die is ontworpen om AI-assistenten en applicaties te verbinden met de bilibili.com API. Door als brug te fungeren, stelt het AI-gestuurde workflows in staat om informatie van bilibili te benaderen en op te halen, zoals gebruikersprofielen, videometagegevens en zoekresultaten. Deze integratie vergroot de mogelijkheden van AI-assistenten voor taken zoals het ontdekken van videocontent, het ophalen van gebruikersdata en contentanalyse. Ontwikkelaars kunnen deze server gebruiken om workflows te automatiseren en te stroomlijnen die interactie met het enorme content-ecosysteem van bilibili vereisen, waardoor het eenvoudiger wordt om actuele video- en gebruikersinformatie te integreren in diverse applicaties of onderzoeksprojecten.
Er worden geen prompt-sjablonen expliciet vermeld in de beschikbare documentatie of code.
Er worden geen expliciete resource-primitieven vermeld in de beschikbare documentatie of code.
mid
mid
).bvid
bvid
.bvid
op te geven, waardoor workflows voor contentcuratie of analyse worden gestroomlijnd.{
"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"]
}
}
}
Als de bilibili API authenticatie vereist, gebruik dan omgevingsvariabelen voor gevoelige sleutels. Hier is een voorbeeldconfiguratie:
{
"mcpServers": {
"bilibili": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"],
"env": {
"BILIBILI_API_KEY": "${BILIBILI_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${BILIBILI_API_KEY}"
}
}
}
}
Vervang "BILIBILI_API_KEY"
door de naam van je eigen omgevingsvariabele.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"bilibili": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Zodra dit is geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “bilibili” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar jouw eigen MCP-serveradres.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst met Resources | ⛔ | Geen resource-primitieven gedocumenteerd |
Lijst met Tools | ✅ | Gebruikersinfo, videoinfo, videosearch-tools |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven |
Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ | Niet genoemd |
Op basis van de beschikbare documentatie en serverfuncties biedt de bilibili MCP Server essentiële tools voor interactie met de bilibili API, maar ontbreekt het aan gedetailleerde documentatie over resources, prompts en geavanceerdere MCP-functies zoals roots en sampling. De integratie-instructies zijn duidelijk en het project is open source met een permissieve licentie. Beoordeling: 5/10.
Heeft een LICENTIE | ✅ |
---|---|
Heeft tenminste één tool | ✅ |
Aantal Forks | 1 |
Aantal Sterren | 4 |
De bilibili MCP Server is een Model Context Protocol-server die AI-assistenten en applicaties verbindt met de bilibili.com API, waarmee toegang wordt verkregen tot gebruikersprofielen, videometagegevens en zoekresultaten voor contentautomatisering en analyse.
Het biedt tools voor het ophalen van gebruikersinformatie op basis van gebruikers-ID (mid), het ophalen van videometagegevens via bvid, en het zoeken naar video's op trefwoorden.
Toepassingen zijn onder andere geautomatiseerd ophalen van gebruikersdata, extractie van videometagegevens, contentontdekking, realtime monitoring en het verrijken van apps of bots met actuele bilibili-data.
Sla gevoelige API-sleutels op in omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je MCP-serverconfiguratie. Voorbeeld: { "env": { "BILIBILI_API_KEY": "
Voeg het MCP-component toe aan je workflow, configureer deze met de details van je server en verbind hem met je AI-agent in FlowHunt. Zo krijgt je agent toegang tot alle bilibili-tools en -data.
Automatiseer en verrijk je AI-oplossingen met realtime video- en gebruikersdata van bilibili. Begin vandaag nog met het bouwen van krachtige workflows.
De YouTube MCP Server stelt FlowHunt AI-agenten in staat om op programmatische wijze te communiceren met YouTube, waardoor video-analyse, transcript-opvraging, ...
De YouTube Video Samenvatter MCP Server stelt AI-assistenten en ontwikkelaars in staat om YouTube-videocontent te extraheren en samen te vatten—waaronder titels...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...