AutoClip

io.github.zhouxiaoka由 GitHub 账号 zhouxiaoka 发布v1.5.7.post1更新于 Nov 6, 2026

Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.

已验证STDIO仅桌面效率与工作流沟通与协作媒体与设计

概览

AI 生成的概览

AutoClip 在本机把长视频自动剪成适配各平台的短视频、封面与发布文案，助手可启动任务、查询进度并导出发布包。

可以做什么
  • 用本地视频或 YouTube、B 站链接按所选平台一键出片，查询进度并在完成后导出发布包 ZIP
  • 列出、查看与取消项目及任务，读取切片标题、时间段、评分与输出路径
  • 把单条切片按抖音、小红书、Shorts、B 站等预设渲成带字幕与标题卡的成片
  • 通过 Upload-Post 把切片发布到海外平台，并查询各平台结果与已连接的账号
  • 检查环境（FFmpeg、Whisper 运行时、模型连接），列出模型提供商、本地预设与剪辑风格
适用场景
适合希望让助手批量把访谈、播客或课程长视频做成短视频、封面和文案，或想用 Agent 驱动 AutoClip 流程而不打开桌面版的场景。
运行要求
本地进程，用 uvx 运行（Python 3.10+，PATH 中需有 FFmpeg 与 FFprobe）；建议配合 macOS 或 Windows 桌面版以共用设置。需通过 AUTOCLIP_API_KEY 或桌面设置提供模型 API Key，或使用本地 Ollama / LM Studio。投稿还需 Upload-Post API Key（UPLOAD_POST_API_KEY）。
安装前请注意
云端分析会上传相关字幕与文案，画面理解会上传抽样画面，云端转写会上传音频；使用本地模型可避免。云端模型按量计费。投稿会把成片上传到已连接的社交账号。任务会写出文件且可能持续数十分钟，cancel_job 只停止任务、不删除已生成的成片。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 AutoClip，将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only，通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程，因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

[AutoClip]

AutoClip

一个链接，一键出片

开源，在你的电脑上剪辑与渲染。贴一个链接，选好平台，生成 视频、封面和发布文案，
适配抖音、小红书、TikTok、Reels、YouTube Shorts、B 站与 YouTube。
软件免费，云端模型按量计费；需要调整时可进入编辑器。

[GitHub release] [GitHub stars] [Downloads] [License: MIT]

[AutoClip — GitHub Trending]

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最新正式版，桌面、CLI 与 MCP 同步更新。版本以 autoclip --version 和 MCP get_version 为准。一键出片、字幕分页、人物取景与长视频队列修复见 更新日志。旧版用户请升级。

真实成片

点击截图或「播放」直接观看完整成片；下方语言指成片字幕语言。这里精选 6 条，展开可看另外 10 条。

竖版 · 访谈式与满屏播客式

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横版 · 保留原画幅

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视频、封面与发布文案见 官网案例库 →，欢迎投稿你的成片。原片版权归原作者，仅作效果展示。

能做什么

贴链接就出片

选好平台，按平台的画幅与时长要求自动生成。每个平台按评分自动生成至多 10 条合格片段，其余列为备选，点「生成这条」再制作。每条都带封面、标题、简介、话题和 ZIP 发布包。

成片自己会包装

抖音 / 小红书默认访谈式，TikTok / Reels / Shorts 默认满屏播客式；竖版也可自行选择两种版式。字幕和文案语言仍按平台，B 站 / YouTube 为横版。画面跟随说话人，无人镜头保留完整画面。自动品牌片尾默认开启，可在设置中关闭；复制发布文案不附 AutoClip 署名。

还在你的电脑上

剪辑、取景与渲染在本机完成。分析模型自选，字幕可用作者字幕、本地 Whisper / SenseVoice 或已配置的云端转写。CLI / MCP 与桌面共用同一条一键出片链路。

真实素材的耗时与费用

以下是开发期间三条不同素材的实测，不是同一输入的速度对照。费用按当时 qwen-plus 的文字模型用量估算，不含云端语音识别、AI 生图或投稿服务费用；实际账单以所选服务商为准。

版本原片出片文字模型费用估算（人民币）
新版 · 有字幕Jensen · 1h43m（英 → 小红书）7.5 分钟 / 10 条¥0.09
新版 · 无字幕TIM × 罗永浩 · 2h52m（中 → 抖音）29.5 分钟 / 10 条¥0.20
旧版MrBeast · 2h06m（英 → TikTok）65 分钟¥0.64
测试条件与记录

2026-10-01，同一台 Apple Silicon Mac。前两条为新链路、自动生成 10 条；旧链路生成 33 条，素材与输出数量不同。Jensen 使用作者字幕，TIM 使用本地 Whisper base。

已有作者字幕时跳过转写；没有字幕时可选本地或云端转写。追加平台和制作备选会增加处理时间与用量。完整阶段记录与估算口径见 成本与时间。

模型与数据由你选择

剪辑和渲染在你的电脑上完成。使用云端分析会发送相关字幕与文案；画面理解或参考帧生图会发送所需抽样画面，云端转写会发送音频。使用本地分析与本地转写时不需要对应云端 API。成片只有选择投稿后才上传到已连接的平台；匿名统计与错误报告可在设置中关闭。详见 隐私说明。

快速开始

你的使用场景建议方式准备事项
在电脑上出片桌面版macOS Apple Silicon 或 Windows x64
自建 Web 服务 / LinuxDockerDocker 与 Compose v2
批量处理 / 接入 AgentCLI / MCPPython 3.10+（建议 3.11）与 FFmpeg

桌面版

  1. 下载安装：在 Releases 下载。macOS Apple Silicon 选 .dmg，Windows 10 / 11 x64 选 -setup.exe。安装包自带 Python 和 FFmpeg。macOS 15 及以上首次打开：双击一次，若被拦截则到「系统设置 → 隐私与安全性 → 仍要打开」（Apple 说明）。较旧的 macOS 可右键应用 →「打开」。Windows 若出现 SmartScreen，点「更多信息 → 仍要运行」。
  2. 配置模型：在设置里选择服务商、填写 API Key，选择可用的分析模型，测试连接并保存；本地模型先在 Ollama / LM Studio 启动服务并加载模型。
  3. 先看示例，再贴自己的视频：首页还没有项目时，点「用示例项目看看效果」，不需要 API Key，示例在安装包内。之后用自己的访谈或播客，可选择竖版版式。没有字幕、本地 Whisper 装不上或太慢时，打开「设置 → 默认模型 → 语音转字幕」，改用百炼云端转写（qwen-audio-3.1-asr-flash，大约 0.1 元/小时音频，具体以阿里云账单为准）。音频会上传到云端。导入被拦住时，点「改用云端转写」。若安装本地转写，第一次要下载约 220 MB，国内网络约 15 分钟。
  4. 检查并下载：预览自动成片，检查字幕、取景与内容完整性，再下载发布包或连接账号投稿；需要更多片段时生成备选。

Intel Mac 目前没有桌面安装包，与 Linux 一样使用 Docker 或 CLI。安装要求见 安装指南 与 最新 Release。

完整安装与首次使用指南 · 遇到问题？

Docker / Web 部署

bash
git clone https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.gitcd autoclipcp env.example .envmkdir -p data logs uploadsdocker compose up -d --build

打开 Web 界面；API 文档 在后端启动后可用。部署细节见 Docker 指南。

Linux 上若绑定目录出现权限错误，先修正数据目录的归属再启动：

bash
docker compose run --rm --no-deps --user root --entrypoint sh autoclip -c 'chown -R autoclip:autoclip /app/data /app/logs /app/uploads'docker compose up -d

从局域网 IP 或自定义域名打开时，在 .env 的 AUTOCLIP_ALLOWED_ORIGINS 填入前端地址（可逗号分隔）。

CLI / MCP

需要 Python 3.10+（建议 3.11），FFmpeg 与 FFprobe 在 PATH 中可用；本地 CLI 不需要 Redis。下载 正式 CLI / MCP ZIP，解压后在该目录执行：

bash
python3 -m venv venvsource venv/bin/activatepython -m pip install -r requirements.txtpython -m pip install --force-reinstall --no-deps autoclip_mcp-*-py3-none-any.whl

不下载 ZIP 时，可以直接一行安装。从源码安装仍可作为备选：

bash
# 一行安装uvx autoclip-mcpnpx skills add zhouxiaoka/autoclip
bash
# 备选：在已克隆的仓库根目录从源码安装python3 -m venv .venvsource .venv/bin/activatepython -m pip install -r requirements.txtpython -m pip install --no-deps .autoclip --version

以上命令用于 macOS / Linux。Windows 用 py -m venv venv 创建环境、.\venv\Scripts\Activate.ps1 激活；随后使用相同的 python -m pip 安装命令。

先保存模型配置：可复用桌面设置；独立使用时按 ZIP 的无密钥示例配置自己的数据目录，详见 CLI / MCP 指南。produce 不使用旧 run --provider 的临时覆盖。已有字幕可用 --srt 跳过转写。

bash
autoclip --versionautoclip produce talk.mp4 --srt talk.srt --platform douyin --portrait-style podcast --jsonautoclip outputs PROJECT_ID --export-kits

MCP 服务由客户端启动。需要单独调试时，在另一个终端运行 autoclip mcp；使用 OpenCode 可执行 autoclip mcp install opencode 写入客户端配置。

把 PROJECT_ID 换成制作结果中的项目 ID。MCP 新入口为 start_quick_output / get_quick_output_status；客户端 command 指向虚拟环境中的 autoclip 绝对路径，args 为 ["mcp"]。旧 run / export 和旧切片工具继续兼容。详见 CLI / MCP、OpenCode 接入 与 Agent skill。

Smithery 本地 stdio 用 MCPB：在仓库根目录执行 python scripts/pack_mcpb.py，产物是 dist/autoclip-mcp.mcpb（不提交）。发布命令是 smithery mcp publish ./dist/autoclip-mcp.mcpb -n io.github.zhouxiaoka/autoclip-mcp，需要维护者自己的登录，仓库不保存 API key。步骤见 CLI / MCP。

模型配置

方式配置
云端 API在设置中选择服务商，填写自己的 API Key。OpenAI 兼容服务还可配置 Base URL。
Ollama默认地址 http://localhost:11434/v1；先拉取并启动本地模型，再选择服务实际提供的模型，无需 API Key。
LM Studio加载模型并启动 Local Server，默认地址 http://localhost:1234/v1。

Docker 访问宿主机模型服务时，localhost 指向容器自身，需要改为容器可访问的宿主机地址。

模型配置指南 · 本地模型与容器配置

特别感谢 ❤️

[88API]
88API 		感谢 88API Token聚合平台 赞助 AutoClip！聚合 GPT、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi、GLM 等语言与编程模型，适合字幕分析、高光筛选与标题生成。
🎨 多媒体能力：平台提供 GPT-Image、Gemini、Grok 等图片模型，Seedance、Veo、MiniMax Hailuo H3、Kling、Grok 等视频模型，以及 Whisper、TTS 等语音能力；AutoClip 可接入兼容的分析、封面生图与字幕转写接口。
🏷️ 服务与结算：据合作方介绍，由海外企业运营，提供人工客服、正规发票，充值比例 1:1；具体模型、服务与结算条件以平台页面为准。
🎁 新用户福利：通过 专属推广链接注册可获体验额度，用于测试模型能力，领取条件以活动页面为准。 接入说明
[Infistar]
Infistar.cc
无限星河 		感谢 Infistar.cc 无限星河 赞助 AutoClip！提供多模型 API 服务，适合长视频字幕分析、高光筛选与标题生成等工作流。
⚙️ 兼容接入：在 AutoClip 选择 OpenAI 兼容接口，填写 Base URL、API Key 和可用模型，即可配置使用。
🧩 多模型选择：合作方提供 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等系列模型，可选择支持兼容接口的型号，对比字幕分析与高光筛选效果。
🏷️ 价格与服务：据合作方介绍，部分模型低至官方定价的 0.1 折，支持人民币结算、开票及模型验真；具体型号、价格与服务条件以平台页面为准。
🎁 AutoClip 专属福利：通过 专属推广链接注册可领取 $5 体验额度，领取条件以活动页面为准。 接入说明
[APIMart]
APIMart 		感谢 APIMart 赞助了本项目！APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台，GPT-Image-2 低至 $0.006/张，1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃，提交任务拿 ID、回调取结果，跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费，通过此注册链接注册即可开用。

推荐链接

这是作者推荐链接，不是上面的赞助。

用它注册阿里云或领取优惠，再到百炼控制台创建 API Key，即可在「设置 → 默认模型 → 语音转字幕」使用百炼云端转写。音频会上传到云端。

  1. 作者推荐链接：注册或领优惠。
  2. 百炼控制台：创建 API Key。

常见问题

需要付费或 API Key 吗？

软件免费、MIT 开源。云端分析、转写与 AI 生图按所选服务商计费，需自己的凭据；自动设计封面默认不调用付费生图。Ollama / LM Studio 本地分析不需要云端 Key，但需相应硬件。直接投稿还需自己的 B 站或 Upload-Post 账号。

我的视频会上传吗？

剪辑和渲染在你的电脑上完成。使用云端分析会发送相关字幕与文案；画面理解或参考帧生图会发送所需抽样画面，云端转写会发送音频。使用本地分析与本地转写时不需要对应云端 API。成片只有选择投稿后才上传到已连接的平台；匿名统计与错误报告可在设置中关闭。详见 隐私说明。

什么视频效果最好？

访谈、播客、课程和口播是主要验证场景，有作者字幕时最快。缺字幕可用本地或云端转写；游戏录屏、口播较少的素材可启用画面识别并选择支持图片的模型，仍需检查实际选段。

为什么没有生成片段？

先看具体失败阶段：字幕/转写是否成功、模型连接、FFmpeg 与磁盘是否正常，以及候选是否满足目标平台规则。YouTube 长视频要求完整片段至少 180 秒，短素材可选 Shorts 或 B 站。仍失败请附 autoclip --version 的版本号、系统、素材时长、模型和脱敏日志，见 已知问题。

完整排错指南 · 已知问题

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参与开发与翻译贡献指南 · 翻译维护

参与贡献

欢迎提交修复、出片样例、使用反馈和翻译改进。如果 AutoClip 帮到了你，欢迎给项目一个 Star。

个人维护，回复时间不固定，不提供即时客服或一对一部署服务。

[Star History]

感谢 FastAPI、React、Tauri、FFmpeg、yt-dlp、Whisper、FunASR，以及所有贡献者。项目采用 MIT License。

来源：README.md，提交 cd8e6be

工具

16

get_version

读取 AutoClip CLI / MCP 的版本号，核对同事的测试环境。

无需输入参数。

start_quick_output

一键出片：本地视频或 HTTPS 的 YouTube / B 站链接，按 platforms 自动制作视频、封面和发布文案。template 可选 editorial / street / classic，且只在 mcp_v2_tools 打开时接受；关闭时传了风格返回 disabled。返回的 template 是实际用的风格，requested_template 是请求值。共用桌面 AI 与片尾设置，立即返回 project_id；之后用 get_quick_output_status 查询。

输入参数namesource必填browsersrt_pathtemplateplatformsinstructionportrait_style

get_quick_output_status

查询一键出片状态。返回 progress、stage、eta、poll_after_sec，以及各平台的视频、封面和文案。完成后用 export_kits=true 获取发布包 ZIP 路径。查不到的任务是 unknown，进程不在是 interrupted。此工具不调用模型或启动制作。

输入参数project_id必填export_kits

clip_video

deprecated: 把一条本地视频切成高光片段（同步，耗时数分钟到数十分钟，期间会发进度）。返回切片列表（标题 / 起止时间 / 评分 / mp4 路径）与合集。provider 可选 dashscope / openai / gemini / deepseek / seed / kimi / glm / grok / infistar / api88 / ollama / lmstudio；不填用桌面应用里已配置的模型。

输入参数namemodelbase_urlcategoryprovidersrt_pathmin_scorevideo_path必填

start_clip_job

deprecated: 后台开始出片，立刻返回 project_id；之后用 get_job_status 轮询进度和结果。适合客户端对单次工具调用有超时限制的情况。

输入参数namemodelbase_urlcategoryprovidersrt_pathmin_scorevideo_path必填

get_job_status

deprecated: 查询 start_clip_job 开始的任务。返回 progress、stage、eta、poll_after_sec。没有记录是 unknown，工作进程不在是 interrupted，不会把查不到的项目报成 completed。

输入参数project_id必填

get_project

读取一个已处理项目的切片（标题 / 时间 / 评分 / 文件）、合集与输出目录。

输入参数project_id必填

list_projects

列出最近的 AutoClip 项目（与桌面应用共用数据目录）。

输入参数limit

list_providers

可用的模型提供商与本地预设（ollama / lmstudio 的默认地址与模型），以及当前正在用的配置。

无需输入参数。

export_clip

deprecated: 把一条已切好的片段渲成可直接发布的成片：9:16（抖音/小红书/Shorts）、烧字幕、标题卡。preset: douyin / xiaohongshu / shorts / bilibili / original。返回成片路径；同参数再导会走缓存。

输入参数presetclip_id必填subtitlesproject_id必填title_card

publish_clip

deprecated: 把一条切片经 Upload-Post 发到海外平台（tiktok / instagram / youtube / facebook / linkedin / x / threads / pinterest / bluesky …），一次可发多个平台。内部先按预设渲成片（竖屏平台默认 shorts 9:16），再异步提交；返回 request_id，用 get_publish_status 查各平台结果。需要先配置 Upload-Post API Key（环境变量 UPLOAD_POST_API_KEY，或 autoclip publish --api-key … --save）和 profile（user）。extra 可透传平台字段，如 {"privacy_level": "SELF_ONLY", "privacyStatus": "unlisted"}；scheduled_date（ISO-8601）定时发布。

输入参数userextratitlepresetclip_id必填timezoneplatforms必填subtitlesproject_id必填title_carddescriptionscheduled_date

get_publish_status

deprecated: 查询 publish_clip 的结果：status（pending / processing / completed / failed）与每个平台的 success / url / error。processing 时每 10 秒查一次即可。

输入参数project_idrequest_id必填

list_publish_profiles

deprecated: Upload-Post API Key 下的 profile（user）列表及各自已连接的平台；用户不知道该填哪个 user 时先调这个。同时返回当前配置是否就绪。

无需输入参数。

check_environment

体检：ffmpeg、Whisper 运行时、模型连接是否就绪。出片前先调一次能少踩坑。

输入参数modelbase_urlprovider

cancel_job

取消一条仍在进行的出片或切片任务，停掉它的 ffmpeg。不删除已写出的成片。查不到返回 unknown。

输入参数project_id必填

list_styles

列出剪辑风格 id：editorial（杂志风）、street（街头快剪）、classic（经典）。传给 start_quick_output 的 template 或 CLI 的 --template。

无需输入参数。

版本历史

1
  1. v1.5.7.post1最新Oct 29, 2026

评分

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