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TikTok MCP

TikTok MCP

本地服务
github.com/Seym0n社交媒体20710 周前更新

关于 TikTok MCP

TikTok MCP 通过 TikNeuron 将 TikTok 视频的字幕、详情和搜索能力接入 Claude 等应用。适合需要分析视频内容或传播要素的用户。

主要功能

  1. 01获取 TikTok 视频字幕
  2. 02查询视频描述、互动数据和时长等详情
  3. 03按关键词搜索 TikTok 视频并分页
  4. 04支持指定字幕语言代码

适用场景

  1. 01分析 TikTok 视频的内容与传播因素
  2. 02获取视频字幕作为文本上下文进行讨论
  3. 03按关键词检索相关视频并查看其数据

MCP 相关

该项目是一个 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露获取字幕、查询视频详情和搜索视频的工具,并需要 TikNeuron API Key。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

README 配图 TikTok MCP

image (12)

TikTok MCP 通过 TikNeuron 将 TikTok 接入 Claude AI 和其他应用。借助这个 TikTok MCP,你可以:

  • 分析 TikTok 视频,找出其走红因素
  • 获取 TikTok 视频的内容
  • 与 TikTok 视频聊天

可用工具

tiktok_get_subtitle

描述:
获取 TikTok 视频 URL 对应的字幕(内容)。此工具用于获取 TikTok 视频的字幕、内容或上下文。如果未提供语言代码,工具将返回自动语音识别生成的字幕。

输入参数:

tiktok_get_post_details

描述:
获取 TikTok 帖子的详细信息。返回视频的以下信息:

  • 描述
  • 视频 ID
  • 创作者用户名
  • 话题标签
  • 点赞数、分享数、评论数、观看次数和收藏数
  • 创建日期
  • 视频时长
  • 可用字幕及其语言和来源信息

输入参数:

tiktok_search

描述:
根据查询搜索 TikTok 视频。返回符合搜索条件的视频列表及其详细信息,包括描述、视频 ID、创作者、话题标签、互动指标、创建日期、时长和可用字幕,并附带用于继续搜索的分页元数据。

输入参数:

  • query(必填):TikTok 视频搜索查询,例如 “funny cats”“dance”“cooking tutorial”
  • cursor(可选):用于获取更多结果的分页游标
  • search_uid(可选):用于分页的搜索会话标识符

通过 MCPB 安装(最简单)

在 Claude Desktop 中安装 TikTok MCP,最简单的方法是使用 MCPB 安装包——无需克隆或构建。

  1. 从 Releases 页面下载最新的 tiktok-mcp.mcpb
  2. 打开 .mcpb 文件,Claude Desktop 将显示安装对话框
  3. 根据提示输入你的 TikNeuron API Key

完成。Claude Desktop 会自动处理后续步骤。

要求

使用此 TikTok MCP,你需要:

设置

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Seym0n/tiktok-mcp.git
  1. 安装依赖项
npm install
  1. 构建项目
npm run build

这会创建文件 build\index.js

在 Claude AI 中使用

将以下条目添加到 mcpServers:

"tiktok-mcp": {
    "command": "node",
    "args": [
      "path\\build\\index.js"
    ],
    "env": {
      "TIKNEURON_MCP_API_KEY": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
}

并将 path 替换为 TikTok MCP 的 path,将 XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 替换为 TikNeuron API Key

这样,mcpServers 将如下所示:

{
  "mcpServers": {
    "tiktok-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "path\\build\\index.js"
      ],
      "env": {
        "TIKNEURON_MCP_API_KEY": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
      }
    }
  }
}

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。