Metadata-Version: 2.5
Name: videonote
Version: 0.1.15
Summary: VideoNote 能力 MCP 封装：视频链接 → AI Markdown 笔记（内嵌下载/转写/LLM 流水线，无需启动 FastAPI 后端）
Author: HuangYincan
License: MIT
License-File: LICENSE
Requires-Python: <3.14,>=3.11
Requires-Dist: cryptography>=42.0.0
Requires-Dist: faster-whisper>=1.1.1
Requires-Dist: ffmpeg-python>=0.2.0
Requires-Dist: gmssl>=3.2.2
Requires-Dist: httpx>=0.28.1
Requires-Dist: huggingface-hub>=0.30.0
Requires-Dist: inquirerpy>=0.3.4
Requires-Dist: mcp<2,>=1.29.0
Requires-Dist: openai>=1.70.0
Requires-Dist: pillow>=11.0.0
Requires-Dist: pydantic>=2.11.2
Requires-Dist: python-dotenv>=1.1.0
Requires-Dist: qrcode>=8.0
Requires-Dist: requests>=2.32.3
Requires-Dist: sqlalchemy>=2.0.41
Requires-Dist: youtube-transcript-api>=1.0.0
Requires-Dist: yt-dlp>=2025.3.31
Provides-Extra: diarization
Requires-Dist: pyannote-audio>=3.1; extra == 'diarization'
Requires-Dist: torch; extra == 'diarization'
Requires-Dist: torchaudio; extra == 'diarization'
Provides-Extra: funasr
Requires-Dist: funasr; extra == 'funasr'
Requires-Dist: torch; extra == 'funasr'
Provides-Extra: mlx
Requires-Dist: mlx-whisper; extra == 'mlx'
Provides-Extra: preprocess
Requires-Dist: noisereduce; extra == 'preprocess'
Requires-Dist: scipy; extra == 'preprocess'
Description-Content-Type: text/markdown

<p align="center"><img src="assets/cover-light.png" alt="VideoNote-Mcp"/></p>
<h1 align="center">VideoNote-Mcp</h1>
<p align="center"><em>视频链接 → 多格式笔记</em><br/>一条链接 → 一篇笔记 · 端到端或解耦，任意组合</p>
<p align="center"><strong>中文</strong> | <a href="./README_EN.md">English</a></p>
<p align="center">
  <a href="#快速开始">快速开始</a> •
  <a href="#文档">文档</a> •
  <a href="#真实案例">真实案例</a> •
  <a href="#流水线地图">流水线地图</a> •
  <a href="#任务管理">任务管理</a> •
  <a href="#最佳实践">最佳实践</a> •
  <a href="#如何贡献">如何贡献</a>
</p>

---

VideoNote-Mcp 把「视频链接 → 多格式笔记」整条流水线打包成 **MCP Server + Claude Code Skill**：给 agent 一个链接，自动完成 下载 → 语音转写 → 画面理解 → 弹幕/评论 → AI 总结，交回一篇带截图、可整体搬迁的便携笔记。

仓库：[HuangYincan/VideoNote-MCP](https://github.com/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。

<p align="center">
  <a href="https://github.com/HuangYincan/VideoNote-MCP"><img src="https://img.shields.io/github/stars/HuangYincan/VideoNote-MCP?logo=github" alt="GitHub stars"></a>
  <a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg" alt="License: MIT"></a>
  <a><img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.11%2B-3776AB?logo=python&logoColor=white" alt="Python 3.11+"></a>
  <a><img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Server-6C5CE7" alt="MCP"></a>
  <a><img src="https://img.shields.io/badge/Claude%20Code-Skill-D97757" alt="Claude Code"></a>
  <a href="https://glama.ai/mcp/servers/HuangYincan/VideoNote-MCP"><img src="https://glama.ai/mcp/servers/HuangYincan/VideoNote-MCP/badges/score.svg" alt="VideoNote-MCP MCP server"></a>
</p>

---

## 快速开始

```bash
# 1) 一条命令装好 Skill + MCP（插件 marketplace，uvx 自动更新）
claude plugin marketplace add HuangYincan/VideoNote-MCP
claude plugin install videonote@videonote

# 2) 安装时 Claude Code 会逐项提示默认值（风格/转写引擎/视频理解/评论等）；
#    装完在会话里跑配置向导收尾：
/videonote-setup

# 3) （可选）LLM-Key/B 站扫码/CLI向导
# ! videonote setup

# 4) 重启会话，对 agent 说「帮我给这个视频做笔记」+ 链接
```

> [!TIP]
> 四种安装方式、配置细节、更新与安全见 [docs/04-使用手册.md](docs/04-使用手册.md)。

## 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](docs/00-文档索引.md)
- [架构设计](docs/02-架构设计.md)
- [使用手册](docs/04-使用手册.md) —— 安装（4 种方式）· 配置（setup 向导 + CLI）· 环境变量 · 更新 · 安全
- [更新日志](docs/CHANGELOG.md)

---

## 真实案例

两个端到端真实案例：一个走 **AGENT 直接生成**并输出 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～](https://www.bilibili.com/video/BV1rpovBCEGH/?vd_source=2a93b97e35c51587de18c73fcf753191)

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）→ **AGENT 直接生成**精修笔记，并输出 **LaTeX mathnote PDF**（中文楷体模板）：

| Page1 | Page2 | Page3 |
| :---: | :---: | :---: |
| <img width="250" src="examples/agent-direct-deepseek-v4-mathnote/deepseek-v4-mathnote-page1.jpg"> | <img width="250" src="examples/agent-direct-deepseek-v4-mathnote/deepseek-v4-mathnote-page2.jpg"> | <img width="250" src="examples/agent-direct-deepseek-v4-mathnote/deepseek-v4-mathnote-page3.jpg"> |

- 无 LLM key：Agent 读转写 + 帧图 + 评论自写笔记
- 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`](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](https://www.bilibili.com/video/BV1c54y187SH/)：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](https://www.bilibili.com/video/BV1QEgZ6rEGj/)：从业 43 年法医「拉片」对比影视与现实，精修扩为 12 节
- [Transformer](https://www.bilibili.com/video/BV1r8nMz4EAj/)：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`](examples/note-generation-example/README.md)。

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## 流水线地图

<img src="assets/pipeline.svg" alt="VideoNote-Mcp 流水线地图" width="100%"/>

实线为主流程：一条 `generate_note` 链接端到端跑通；虚线为可选能力（视频理解 / 弹幕评论 / Agent 生成），按需取用。各阶段细节（平台支持、引擎、参数）见 [docs/02-架构设计.md](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。

```mermaid
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
```

| 工具 | 说明 | 类型 |
|------|------|------|
| `list_tasks` | 列出全部任务（全局索引，带语义标题） | MCP 工具 |
| `cleanup` | 按任务清理（传 `task_id`）/ 全局清理（恢复出厂，不传） | MCP 工具 |
| `health_check` | FFmpeg / 数据库 / whisper 就绪状态 | MCP 工具 |

---

## 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，agent 基于完整字幕精修、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。
- **端到端**：一条链接用 `generate_note`（下载/转写/总结/评论全流程内部完成）；只准备素材用 `prepare_note_material`。
- **真实案例**：完整案例过程记录见 [`examples`](examples)。

## 如何贡献

- 功能分支 → PR → `dev`（CI 冒烟必须绿）；`dev` 稳定后 PR → `main`（保护分支，需 review）。
- 流程、分支命名与提交前自查见 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)。

## 致谢

感谢社区与所有贡献者，感谢 [Glama](https://glama.ai) 对 MCP server 的收录，以及所有开源依赖与上游流水线项目的启发。
