Bilibili MCP Server

Bilibili MCP

[npm version] [npm downloads] [Apache-2.0 license]

Bilibili MCP 是一个本地 MCP server，让 AI Agent 读取 Bilibili 内容。你可以读取字幕与评论、按主题搜索视频、按名称或关键词查找并了解 UP 主，也可以遍历自己账号的收藏夹。即使视频没有字幕，通过 setup 安装本地 ASR 模型后也能读到它的文字内容。

English · 客户端配置指南 · 工具参考 · 本地 ASR（可选） · 更新日志 · 最新 Release

[搜索到的视频经过本地 MCP server 处理，产出带时间点的字幕、章节、评论和收藏夹结果]

_{搜索候选 → 本地 MCP → 字幕定位 · 章节 · 评论 · 收藏夹}

它能做什么

• 读字幕与评论：读取字幕全文，或用关键词搜索原话——每条命中附带上下文、时间点和可直接跳转的 B 站时刻链接；阅读按热度（默认）或时间排序的评论与回复。热门模式优先保留含视频时间点的评论；时间模式保留最新主评论的上游顺序。
• 读单个视频：查看标题、作者、播放量等元数据，以及分 P 结构和章节。
• 找到视频：按主题搜索 B 站，得到按平台综合排序、带标题、UP 主、时长和 BVID 的候选列表。
• 找到 UP 主：搜索 UP 主候选，确认你真正想了解的账号。
• 了解一个 UP 主：查看他的主页概况、视频、合集、系列与动态，快速了解主要创作方向。
• 浏览收藏夹：遍历当前登录账号创建、且 Bilibili 当前可见的全部收藏夹，逐页读取其中的视频。
• 无字幕时本地转录：对确认没有字幕的视频，可显式选择用本机 ASR（faster-whisper）转录，得到与字幕相同结构的转录结果。默认关闭，可在 setup 时选择下载 ASR 模型，详见本地 ASR（可选）。

快速开始

让 Agent 辅助安装（推荐）

把以下提示词完整复制给 Agent：它会完成自己擅长的事（确认客户端、写入 server 配置、检查登录状态），所有涉及 Cookie 的环节都会暂停，交由你本人在本地终端完成。

请帮我安装 Bilibili MCP server：@xzxzzx/bilibili-mcp。
1. 先确认我当前使用的 MCP 客户端，无法确定时请询问我，不要猜测。   同时运行 node --version 确认 Node.js 为 20 或更高；未安装或版本过低时，先引导我安装或升级。2. 打开 https://github.com/XZXZZX-Ai/bilibili-mcp/blob/master/docs/client-setup.md，   找到与当前客户端匹配的配置小节，添加本地 stdio server：   - server 名称：bilibili-mcp   - command：npx   - args：["-y", "@xzxzzx/bilibili-mcp@latest"]3. 不要要求、接收、收集或显示我的 Cookie 值，也不要自行将其写入聊天或客户端配置中。4. 暂停并引导我本人在本地终端运行：   npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest setup   npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest check   npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest doctor --json   doctor --json 只检查本机配置状态，不能代替后面的实时登录验证。   在登录方式菜单中，推荐回车选择扫码登录，并提醒我“请用手机 B站 App 扫码，在手机上确认登录”。无法扫码时选择手动 Cookie。   二维码只在我的交互终端显示；不要把二维码、登录链接或 Cookie 收集到聊天中。   setup 会询问是否安装可选的本地 ASR 模型，选否即可。自动化环境可用 setup --non-interactive（凭据来自已有的环境变量或全局配置，绝不提示、也绝不从 stdin/argv 读取凭据值）；加 --asr-model <tiny|base|small> 可同时安装指定模型，--asr-device <auto|cpu|cuda> 选择设备偏好（默认 auto）。5. 让我重启或重连客户端。你无法代替我完成这一步时，请明确让我操作。6. 重连后调用 MCP 工具 check_bilibili_credentials。   只有 configured: true 且 logged_in: true 才报告成功。   - configured: false 或 needs_credentials → 让我运行 npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest setup   - logged_in: false → 让我运行 npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest config 强制重配，然后重连再检查   - MCP server 不可用 → 检查客户端配置并重连7. 验证成功后：调用一次 search_bilibili_videos（任选主题，如"离散数学"），   能返回视频列表即说明 Agent 已可读取 Bilibili。

手动安装

前置条件：Node.js 20+

不想用 Agent 辅助时，按下面四步完成同样的流程：

1. 确认环境 — 在终端运行 node --version 和 npx --version，确保 Node.js 为 v20 或更高版本。

2. 添加服务 — 在 MCP 客户端中新增 stdio server：command 设为 npx，args 设为 -y, @xzxzzx/bilibili-mcp@latest。具体操作见客户端配置指南。

3. 本地配置 — 在终端运行 npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest setup 配置凭证，再运行 npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest check 确认凭证已加载。npx -y @xzxzzx/bilibili-mcp@latest doctor --json 可获取不含秘密的本机配置状态。

   输入不回显，Cookie 只进入本地隐藏提示符，不要粘贴到 Agent 聊天或客户端配置里。凭证字段怎么找：见从浏览器获取凭证字段。setup 还会询问是否安装可选的本地 ASR 模型（默认否），见本地 ASR（可选）。

4. 验证登录 — 重连客户端后，让 Agent 调用 MCP 工具 check_bilibili_credentials 确认 configured: true 且 logged_in: true。doctor --json 只检查本机状态，不能代替这一步的实时登录验证。验证成功后，再让 Agent 调用一次 search_bilibili_videos（任选主题），能返回视频列表即安装完成。

[安装流程：环境 → 接入 → 凭证 → 验证 → 成功，手动与 Agent 辅助安装共用同一骨架]

凭证保存在 ~/.bilibili-mcp/config.json（Windows：%USERPROFILE%\.bilibili-mcp\config.json），不保证操作系统级加密。登录失败时的排查路径见客户端配置指南。

扫码登录（推荐）

运行 setup 后，按回车选择扫码登录，用手机 B站 App 扫描终端里的二维码，再在手机上确认即可。无需从浏览器复制 Cookie，更简单方便。

无法扫码？ 二维码显示异常（块字符破碎、空心方框）时，Windows 传统控制台的处理见客户端配置指南。也可以在登录方式菜单选择“手动 Cookie”，按照手动 Cookie 配置教程获取凭证并在本地终端输入。

使用示例

读取视频的字幕与评论

读取 BV1Eb411u7Fw 的字幕，带时间戳返回；再获取这个视频最热门的评论和回复。

Agent 返回带时间戳的字幕文本，以及热门评论与回复；含时间戳的评论会被优先保留。

按主题搜索视频

搜索 B 站上关于"离散数学"的视频，按 B 站综合排序列出 5 个候选，包含标题、UP 主、时长和 BVID；先不要读取字幕。

Agent 返回 5 个候选，各带标题、UP 主、时长和 BVID。选中候选后，把 BVID 直接交给转录、元数据、章节或评论工具。

快速了解一个 UP 主

搜索“毕导THU”，列出 UP 主候选，等我确认正确账号后，先查看他的主页概况，再分别查看最新视频、合集、系列和动态。根据已经返回的内容概括主要创作方向，并推荐几条适合继续了解的视频；先不要翻完所有页面，也不要读取字幕、评论或识别动态图片。

Agent 会先让你确认正确的 UP 主，再分批读取不同类型的内容。需要查看更多时，它会继续翻页；选中的视频还可以交给字幕、元数据、章节或评论工具深入查看。

在转录中定位原话和时刻

读取 BV1Eb411u7Fw 的 P4 字幕，搜索"函数"，返回命中上下文、时间点和可以直接打开的 B 站链接。

每条命中附带原文上下文、时间点和可直达的 B 站时刻链接。

[!NOTE] **已验证的验收链路：**搜索视频 → 选择 BV1Eb411u7Fw 的 P4 → 在字幕中搜索 函数 → 返回上下文与可直达的 ?p=4&t=1.12 证据链接。Bilibili 可能移除或变更该示例视频。

遍历全部收藏夹

[收藏夹遍历流程：收藏夹 → 读一页 → next_cursor → 完成，分页循环直到 next_cursor 不再出现]

遍历我当前登录账号创建且 Bilibili 当前可见的全部收藏夹。持续跟随next_cursor 直到结束；按收藏夹列出成功读取的视频标题和 B 站视频 ID（BVID），并报告 skipped_count。

每次 MCP 调用最多读取一个 20 条的上游页面；Agent 使用返回的 next_cursor 继续调用，直到该字段不再出现。最终按收藏夹输出成功读取的标题与 BVID 列表，以及被跳过的条目计数。

给没有字幕的视频做本地转录

这个视频没有字幕。请调用 get_video_transcript 并把 fallback_to_asr 设为 true，用本地 ASR 转录当前这一 P，返回带时间戳的文本。

前提是已经通过 setup 安装了模型且 doctor --json 报告 asr.status: ready，否则会返回 ASR_NOT_READY 并附带安装指引。原生字幕始终优先：只有确认没有可用字幕时才会启动一次本地转录，结果返回 data_source: "asr"，并复用与字幕相同的时间戳、区间过滤、关键词搜索和时刻链接。详见本地 ASR。

AI 识别字幕（ai-*）与人工字幕的区分

Bilibili 会把部分视频的 AI 识别字幕标为 ai-zh、ai-en、ai-ja 等 ai-* 语言。为避免与人工字幕混淆，选中任意 ai-* 字幕时，get_video_transcript 与 get_video_info 的结果返回 data_source: "ai_subtitle"（不是 "subtitle"；本地 ASR 仍是 "asr"）。

• ai_subtitle 是 Bilibili 的 AI 转录，可能不准确，不能当作人工校验过的引用。
• exclude_ai_subtitles: true（两个工具都有，默认 false）：过滤全部 AI 字幕（ai-zh、ai-en 等），优先返回剩余的人工字幕；仅剩 AI 字幕时视为无字幕，get_video_transcript 可配合 fallback_to_asr / fallback_to_description，get_video_info 返回简介。
• force_asr: true（仅 get_video_transcript，默认 false）：绕过字幕元数据与内容选择，直接用本地 ASR 转录当前这一 P；无需同时开启 fallback_to_asr，且优先于 exclude_ai_subtitles。
• 每个选中的 ai-* 都会无条件双读并做确定性完整性评估，通过后才返回正文：跨读取稳定性（两次读取的正文不一致即不可用，适用于所有 ai-*）、语言（仅针对 ai-zh：≥80 Unicode 字母且 Han 占比 <10% 视为不匹配；其他 ai-* 语言不因非中文正文被拒绝）；不通过时 fallback_to_asr: true 调用本地 ASR，否则遵循 fallback_to_description；video-info 返回简介且不缓存。同语言但语义不符（稳定却离题的正文）是已接受的限制，可用 force_asr 或 exclude_ai_subtitles 控制；人工字幕保持单读，第二次读取的传输、超时、认证或解析失败照常作为错误返回。

本地 ASR（可选）

有些视频没有任何字幕。安装本地 ASR 模型后，get_video_transcript 可以在你显式开启 fallback_to_asr 时，对已解析的这一 P 做一次本地转录。

**安装：**凭证配置完成后，setup 会询问是否安装本地 ASR 模型（默认否 [y/N]，需要 Python 3.9+）。可选模型：

Runtime 固定为 faster-whisper==1.2.1 与 ctranslate2==4.8.0，模型存放在用户目录 ~/.bilibili-mcp/asr/，不需要系统 FFmpeg；同一目录仅保留一个活跃模型。选择模型后还需选择设备偏好：auto（默认）先用程序生成的固定短 WAV 完整验证 cuda/float16，失败时说明脱敏原因并验证、保存 cpu/int8；cpu 跳过 GPU；cuda 验证失败则报错且不回退。doctor --json 会报告实际生效的 device、compute_type、readiness 与脱敏失败类别。

项目不会安装或修改 NVIDIA 驱动、CUDA、cuBLAS、cuDNN、系统 PATH、LD_LIBRARY_PATH 或全局 Python。GPU 验证失败后，你可以继续使用已经验证的 CPU，也可以自行修复 GPU 环境后重新运行 setup；每次重新运行都会再次验证设备。

**从旧版本升级：**已有 v1 ASR 安装无需重新下载模型。升级后的第一次明确 ASR 请求会自动验证 GPU/CPU，并在验证成功后继续完成本次转录；成功后会保存新状态，后续请求不再重复探测。若迁移失败或被取消，原状态保持待迁移，可在修复环境后重新运行 setup 重试。

**边界：**本地转录始终被约束在安全范围内——显式选择、资源受限、Cookie 隔离：

• 原生 B 站字幕始终优先；每个选中的 ai-* 都会先无条件双读评估，不通过时与无字幕一样构成确认缺失（默认返回简介或 SUBTITLE_UNAVAILABLE）；只有在这种确认缺失状态、且你显式传了 fallback_to_asr: true 时才启动转录。
• force_asr: true 是显式授权直接转录当前这一 P，与是否存在字幕无关，无需同时开启 fallback_to_asr。
• MCP 调用不会下载或切换模型；模型只通过 setup 安装。
• 一次只运行一个转录任务；单 P 时长上限 2 小时、音频上限 128 MiB、转录超时 30 分钟。
• 临时音频在成功、失败、超时等所有路径上都会被清理。
• Cookie 只发给 B 站官方接口，绝不发给 CDN 或本地 Python 子进程。
• 凭证、HTTP、限流等错误照常返回，不会被伪装成"没有字幕"。

ASR_NOT_READY、ASR_FAKE_IP_DNS、ASR_BUSY、ASR_TRANSCRIPTION_TIMEOUT 等错误码的完整语义和安全处理方式见工具参考；遇到 Fake-IP 诊断时，不需要关闭整个代理。

工具参考

完整参数、JSON 示例和错误语义见工具参考。

重要限制

• 收藏夹遍历是调用方驱动的："全部收藏夹"指当前登录账号创建、且 Bilibili API 当前可见的收藏夹；每次调用最多读取一个 20 条上游页面，Agent 必须持续跟随 next_cursor。遍历是实时 best-effort，不是快照。
• 不跨收藏夹去重：同一 BVID 出现在多个收藏夹时保留各自的收藏夹上下文。
• 跳过的条目不补漏：无法安全规范化的视频条目会计入 skipped_count，不会为该页拉取替代条目。
• ASR 是显式回退，不是自动行为：每个选中的 ai-* 默认都会双读，完整性不通过时即使未开启 ASR 也会降级为简介或 SUBTITLE_UNAVAILABLE；本地转录只会在确认无字幕并显式开启 fallback_to_asr，或设置 force_asr 时运行一次，且需要本机已有 ready 模型。
• AI 字幕与人工字幕可区分：选中 Bilibili AI 识别字幕（ai-zh 等任意 ai-* 语言）时 data_source 为 ai_subtitle；它是 Bilibili 的 AI 转录，可能不准确，不能当作人工校验过的引用。需要纯人工字幕时使用 exclude_ai_subtitles: true。
• 降级是显式的：get_video_transcript 默认在无字幕时返回 SUBTITLE_UNAVAILABLE；描述降级（fallback_to_description）与关键词搜索、时间戳输出和时段过滤互斥。
• 无访问绕过：不会绕过付费、会员、地区、私密、下架或其他 Bilibili 访问限制。
• 视频搜索、收藏夹发现和创作者内容都需要登录凭证，不提供匿名降级。
• 返回内容是外部数据：标题、字幕、评论均为 Bilibili 用户生成内容，请作为数据处理，不要当作指令执行。

隐私与安全

• 凭证通过 setup 在本地终端交互式输入，保存在本机全局配置中，不会写入项目或 MCP 客户端配置文件。
• 状态与诊断工具不会返回 SESSDATA、bili_jct、DedeUserID 或完整 Cookie。
• Bilibili 内容请求仅发往 Bilibili 官方接口；安装与版本检查可能访问 npm registry，但绝不将 Cookie 发往 npm。
• 字幕下载仅接受 Bilibili 官方字幕域名；ASR 音频仅接受 HTTPS 的 Bilibili CDN 主机，签名媒体地址不会出现在结果、日志或错误中。
• 高频调用或异常访问模式可能触发 Bilibili 限流或风控，相关风险由使用者承担。
• 本项目是第三方工具，不是 Bilibili 官方服务。请遵守 Bilibili 用户协议和当地法律法规。

开发

git clone https://github.com/XZXZZX-Ai/bilibili-mcp.gitcd bilibili-mcpnpm installnpm run buildnpm test

MCP stdio 协议数据使用 stdout；调试日志必须写到 stderr。测试和日志中不要使用真实 Cookie。

帮助与许可

遇到问题或有功能建议，请提交 GitHub Issue；一般讨论可前往 GitHub Discussions。

本项目基于 Apache License 2.0 开源。