bilibili MCP Server-integrasjon

Hva gjør “bilibili” MCP Server?

bilibili MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet for å koble AI-assistenter og applikasjoner med bilibili.com API-et. Ved å fungere som en bro gir den AI-drevne arbeidsflyter tilgang til og muligheten til å hente informasjon fra bilibili, slik som brukerprofiler, videometadata og søkeresultater. Denne integrasjonen forbedrer AI-assistenters evner i oppgaver som innholdsoppdagelse, innhenting av brukerdata og innholdsanalyse. Utviklere kan dra nytte av serveren for å automatisere og effektivisere arbeidsflyter som krever interaksjon med bilibilis omfattende innholdsøkosystem, og gjør det enklere å inkludere oppdatert video- og brukerinformasjon i ulike applikasjoner eller forskningsprosjekter.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurs-primitiver er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over verktøy

• Hent brukerinformasjon via mid
  Henter detaljert informasjon om en bilibili-bruker gitt deres bruker-ID (mid).
• Søk videoinformasjon via bvid
  Henter metadata og detaljer for en spesifikk bilibili-video ved å bruke dens unike bvid.
• Søk etter videoer med nøkkelord
  Gjør det mulig å søke etter videoer på bilibili som matcher angitte nøkkelord, og returnerer en liste relevante resultater.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Innhenting av brukerdata
  Automatiser prosessen med å hente informasjon om spesifikke bilibili-brukere basert på deres bruker-ID-er, nyttig for sosiale medier-analyse og forskning.
• Utvinning av videometadata
  Få raskt detaljert videometadata ved å oppgi en bvid, og effektiviser arbeidsflyter for innholdskurering eller analyse.
• Innholdsoppdagelse
  Søk etter videoer med nøkkelord, slik at AI-assistenter kan finne relevant innhold for anbefalinger, sammendrag eller videre behandling.
• Automatisert overvåkning
  Integrer MCP-serveren i overvåkningsverktøy for å spore spesifikke brukere eller typer innhold på bilibili i sanntid.
• Berikelse av applikasjoner
  Berik interne applikasjoner eller roboter med oppdatert bilibili-informasjon for å forbedre brukeropplevelsen eller støtte forskning.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til bilibili MCP-serveren ved å bruke npm-pakken:

   {
     "mcpServers": {
       "bilibili": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at bilibili MCP-serveren vises i MCP-valgene dine.

Claude

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til bilibili MCP-serveren med:

   {
     "mcpServers": {
       "bilibili": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at “bilibili MCP”-valget vises i grensesnittet.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er satt opp.
2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn følgende MCP-serveroppføring:

   {
     "mcpServers": {
       "bilibili": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk at den nye bilibili MCP vises i listen.

Cline

1. Verifiser at Node.js er installert.
2. Åpne Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til bilibili MCP-serverkonfigurasjonen:

   {
     "mcpServers": {
       "bilibili": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringene og start Cline på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren blir gjenkjent.

Sikring av API-nøkler

Dersom bilibili API krever autentisering, bruk miljøvariabler for sensitive nøkler. Her er et eksempel på konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "bilibili": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@wangshunnn/bilibili-mcp-server"],
      "env": {
        "BILIBILI_API_KEY": "${BILIBILI_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${BILIBILI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Bytt ut "BILIBILI_API_KEY" med navnet på din faktiske miljøvariabel.

Slik bruker du denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "bilibili": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “bilibili” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og serverfunksjoner tilbyr bilibili MCP Server essensielle verktøy for interaksjon med bilibili API, men mangler detaljert dokumentasjon på ressurser, prompt-maler og avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling. Integrasjonsinstruksjonene er tydelige, og den er åpen kildekode med en tillatende lisens. Vurdering: 5/10.

MCP-score