全网短视频去水印链接提取 MCP服务

项目简介

本项目是一个基于 FastMCP 的全网短视频去水印解析服务，支持多平台视频分享链接的解析，自动提取视频真实地址及相关信息。
适用于需要批量解析、去水印、采集短视频的场景。本项目还支持视频内容文本提取功能，可以通过语音识别将视频内容转为文本。

主要特性

• 支持20+种短视频平台（抖音、快手、小红书、微博、西瓜视频等）
• 一键解析视频分享链接，获取无水印视频地址
• 支持多种传输方式（stdio、SSE、HTTP）
• 支持视频内容文本提取功能（需要FFmpeg和API Key、默认使用硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/tbvUltCF ）
• 支持Docker容器化部署
• 代码结构清晰，易于扩展

演示

支持平台

目前支持以下短视频平台的解析：

• 抖音（DouYin）
• 快手（KuaiShou）
• 小红书（RedBook）
• 微博（WeiBo）
• 皮皮虾（PiPiXia）
• 微视（WeiShi）
• 绿洲（LvZhou）
• 最右（ZuiYou）
• 度小视/全民小视频（QuanMin）
• 西瓜视频（XiGua）
• 梨视频（LiShiPin）
• 皮皮搞笑（PiPiGaoXiao）
• 虎牙（HuYa）
• AcFun（AcFun）
• 逗拍（DouPai）
• 美拍（MeiPai）
• 全民K歌（QuanMinKGe）
• 六间房（SixRoom）
• 新片场（XinPianChang）
• 好看视频（HaoKan）

目录结构

crawling-short-video-mcp/
├── yby6_video_mcp_server/
│   ├── server.py                # 主服务入口
│   ├── functionality/           # 各平台解析功能模块
│   │   ├── base.py             # 基础类和枚举定义
│   │   ├── douyin.py           # 抖音解析实现
│   │   ├── kuaishou.py         # 快手解析实现
│   │   ├── ...                 # 其他平台实现
│   │   └── video_processor.py  # 视频处理和文本提取
│   └── utils/                   # 工具函数
├── Dockerfile.base              # 基础镜像构建文件
├── Dockerfile.mcp               # MCP服务镜像构建文件
├── requirements.txt             # 依赖包列表
├── pyproject.toml              # 项目配置和元数据
└── README.md                    # 项目说明

安装方法

前置依赖

FFmpeg 安装（视频文本内容提取必需）

Ubuntu/Debian:

sudo apt update
sudo apt install ffmpeg

CentOS/RHEL:

sudo yum install epel-release
sudo yum install ffmpeg ffmpeg-devel

macOS:

brew install ffmpeg

Windows:

1. 下载 FFmpeg: https://ffmpeg.org/download.html#build-windows
2. 解压到指定目录，如 C:\ffmpeg
3. 添加到系统环境变量 PATH: C:\ffmpeg\bin
4. 重启命令行或系统以使环境变量生效

验证安装:

ffmpeg -version

方法一：pypi 使用 pip 安装 (推荐)

当前最新版本:

# 安装最新版本
pip install -i https://pypi.org/simple yby6-video-mcp-server

# 或指定版本安装
pip install -i https://pypi.org/simple yby6-video-mcp-server==1.0.2

安装完成后，可以通过以下命令验证安装：

yby6_video_mcp_server --version

MCP 配置使用

"yby6_video_mcp_server": {
  "command": "uv",
  "args": ["yby6_video_mcp_server"],
  "env": {
    "API_KEY": "前往获取免费apikey: https://cloud.siliconflow.cn/i/tbvUltCF"
  }
}

方法二：从源码安装

1. 克隆本项目

   git clone https://github.com/yangbuyiya/yby6-crawling-short-video-mcp.git
   cd yby6-crawling-short-video-mcp
   

2. 安装依赖

   推荐使用 Python 3.10+，并建议使用虚拟环境：

   macOS/Linux:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt
   

   Windows:

   python -m venv venv
   venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt
   

方法三：使用 Docker 部署

本项目提供了 Docker 支持, 快速部署运行

1. 运行容器 拉取镜像 sse 模式

   docker run -d -p 8637:8637 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/yby6/yby6_video_mcp_server:1.0.2
   

可以通过以下命令快速构建部署：

1. 构建基础镜像（包含 FFmpeg 和 Python 环境）

   docker build -t ffmpeg-python-base:1.0.2 -f Dockerfile.base .
   

2. 构建 MCP 服务镜像

   docker build -t yby6-video-mcp:latest -f Dockerfile.mcp .
   

3. 运行容器

   docker run -d -p 8637:8637 yby6-video-mcp:latest
   

使用方法

stdio MCP启动服务

//  pypi 拉取运行 
"yby6_video_mcp_server": {
  "command": "uv",
  "args": ["yby6_video_mcp_server"],
  "env": {
    "API_KEY": "sk-xcazqbgbnoagddpyaorhqhioxazvqdtednppksiqaotjsboe"
  }
},

// 从源码运行
"yby6_video_mcp_server": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory"

... [View full README on GitHub](https://github.com/yangbuyiya/yby6-crawling-short-video-mcp#readme)