MediaCrawler MCP Server
MCP server for crawling social media platforms (e.g., Bilibili) by keywords, video IDs, or creator IDs, with support for MySQL, JSON, and CSV storage.
README
🔥 MediaCrawler_MCP_Server - MCP for MediaCrawler 🕷️
🔗 MediaCrawler仓库地址
https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler
🔧 基于MediaCrawler改进
- python版本:所有包版本可用于python 3.13,以支持mcp的使用
- mysql存储:如表已经存在,初始化不会覆盖原有数据
✨ 更多设置(config)可见MediaCrawler仓库
🧰 可使用的MCP工具
- crawl_search(platform: str, store_type: str, keywords: str) - Start the crawler for the media platform by keywords
- crawl_detail(platform: str, store_type: str, video_id: list): - Start the crawler for the media platform by video ID
- crawl_creator(platform: str, store_type: str, creator_id: list) - Start the crawler for the media platform by creator id.
📦 Python包安装
# 进入项目目录
cd MediaCrawler_MCP_Server
# 使用 uv sync 命令来保证 python 版本和相关依赖包的一致性
uv sync
🌐 浏览器驱动安装
# 安装浏览器驱动
uv run playwright install
⚙️ 设置
设置环境变量:
MYSQL_DB_HOST=localhost # Database host
MYSQL_DB_PORT=3306 # Optional: Database port (defaults to 3306 if not specified)
MYSQL_DB_USER=your_username
MYSQL_DB_PWD=your_password
MYSQL_DB_NAME=your_database
CRAWLER_MAX_NOTES_COUNT=20 # number of notes you want to crawl
MAX_CONCURRENCY_NUM=1 # number of concurrent crawlers
ENABLE_GET_COMMENTS=true # crawl the comments or not
🚀 使用
添加至 claude_desktop_config.json or cline_mcp_settings.json
"mediacrawler": {
"disabled": false,
"timeout": 600,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/MediaCrawler_MCP_Server",
"run",
"main.py"
],
"env": {
"MYSQL_DB_HOST": "localhost",
"MYSQL_DB_PORT": "3306",
"MYSQL_DB_USER": "your_username",
"MYSQL_DB_NAME": "your_database",
"MYSQL_DB_PWD": "your_password",
"CRAWLER_MAX_NOTES_COUNT": "20",
"MAX_CONCURRENCY_NUM": "1",
"ENABLE_GET_COMMENTS": "true"
}
}
🌰 例子
帮我爬取b站视频资料,关键词为"钱",存储模式为mysql。帮我爬取b站视频号为BV1d54y1g7db,BV1Sz4y1U77N的视频存储模式为json。帮我爬取b站up主视频资料,其id为20813884,存储模式为csv。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。