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用 VideoNote-Mcp 的 MCP 工具把视频链接/本地视频(B站/YouTube/抖音/快手)生成 AI Markdown 笔记。触发词:「生成视频笔记」「视频 → 笔记」「帮我给这个视频做笔记」「从 XX 链接做笔记」。

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Stars 20%
45
Recency 20%
100
Frontmatter 20%
70
Documentation 15%
100
Issue Health 10%
80
License 10%
100
Description 5%
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Skill Content

# VideoNote-Mcp —— 视频 → AI 笔记 ## ⚡ 强制规则(违反 = 任务失败,不可跳过) 0. **任务开始必须先问「全自动」还是「手动」**: - **全自动**:用 setup 默认解析出本次任务的**完整参数清单**,**一次性列出给用户确认**(不逐个问;用户要改再以提问方式改)—— 见规则 2。`generate_note` / `prepare_note_material` 不传这些参数即套默认。 - **手动**:逐个确认参数(见规则 2)后再调用 `generate_note`。 1. **必须用 MCP 工具**(`generate_note` / `prepare_note_material` / `get_task_status` / `list_providers` / `cancel_note` 等),**不要用 Bash/curl 手工调后端**。唯一例外:让用户在独立终端跑 `videonote providers set`(填 key)、`videonote login bilibili`(B站扫码)—— 这些��就该在终端做。 2. **确认参数依模式而定**: - **手动模式**:用户明确指定(或说「你定」)之前,禁止调用 `generate_note` / `prepare_note_material`。必须问: - **LLM 模型**:`list_models(provider_id)` 拿到列表 → 呈现给用户选一个;**或选���AGENT 直接生成」**(`agent_direct`:不用配置 LLM、AGENT 自己写笔记,见强制规则 4;用户要则走工作流分支 A); - **笔记风格**:列出真实 9 种让用户选 —— `minimal` 精简 / `detailed` 详细 / `academic` 学术 / `tutorial` 教程 / `xiaohongshu` 小红书 / `life_journal` 生活向 / `task_oriented` 任务导向 / `business` 商业风格 / `meeting_minutes` 会议纪要,或自定义(描述经 `extras` 传入); - **是否视频理解** + 帧间隔秒数(默认 6,需多模态模型); - **是否整合弹幕+评论区观点** + 评论条数(默认 20,需 B 站 SESSDATA,没配引导用户 `videonote login bilibili`); - **是否插图片** + 笔记保存位置(`notes_dir`); - **全自动模式**:不逐个问,但**先用 setup 默认解析出本次任务将用的完整参数清单,一次性列给用户确认**(每项带默认值): 1. **生成方式 / LLM 模型**:默认用配置 LLM 的默认模型(`list_providers()` 有 key 的供应商默认模型);**或改选「AGENT 直接生成」**(`agent_direct`,不走配置 LLM、AGENT 自己写笔记,见规则 4 / 分支 A); 2. **笔记风格**:`default_style`(默认 detailed,9 种或自定义); 3. **视频理解**:默认关(启用则帧间隔 6s,需多模态模型); 4. **弹幕+评论区观点**:默认关(启用则 20 条,需 SESSDATA)...

Details

Author
HuangYincan
Repository
HuangYincan/VideoNote-MCP
Created
3 weeks ago
Last Updated
yesterday
Language
Python
License
MIT

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