Bilibili-mcp-js 是一款基于模型上下文协议 (MCP) 的B站视频搜索服务器，旨在简化AI模型与B站视频数据的集成。它提供标准化的API接口，使开发者能够轻松地通过AI模型搜索B站视频内容，并获取包括标题、作者、播放量和时长等关键信息。该解决方案支持分页查询，方便处理大量搜索结果。

通过Bilibili-mcp-js，开发者可以快速构建AI应用，例如视频内容推荐、视频分析等，无需深入了解复杂的B站API。其核心价值在于降低了AI模型访问B站数据的门槛，加速了AI应用开发流程。

该服务器使用TypeScript编写，同时兼容Node.js和Bun，并提供了LangChain调用示例和测试脚本，方便开发者快速上手和集成。LangChain示例代码参考自 mcp-langchain-ts-client，进一步简化了与LangChain等AI框架的集成过程。

B站视频搜索

bilibili-mcp-js 的核心功能是提供 B 站（Bilibili）视频搜索服务，它允许用户通过 API 接口检索 B 站上的视频内容。该功能通过接收用户输入的关键词，向 B 站服务器发起搜索请求，并解析返回的搜索结果，提取关键信息。这些信息包括视频的标题、作者、播放量、视频时长等。搜索结果以结构化的数据格式返回，方便客户端进行处理和展示。此功能使得 AI 模型能够轻松地获取 B 站上的视频信息，从而支持各种应用场景，例如：根据用户兴趣推荐相关视频、分析特定主题的视频内容、或者构建基于 B 站视频数据的知识图谱。在技术实现上，该功能可能使用了 B 站的官方 API 或通过爬虫技术抓取搜索结果页面，并使用 Node.js 的 HTTP 模块处理网络请求和响应。

分页查询支持

为了处理大量的搜索结果，bilibili-mcp-js 实现了分页查询功能。当搜索结果超过单页显示的数量时，该功能允许用户分批获取结果，避免一次性加载所有数据造成的性能问题。开发者可以通过指定页码和每页显示的视频数量来控制返回的结果集。分页查询功能对于需要处理大量视频数据的 AI 应用至关重要，例如：构建大规模的视频推荐系统、分析一段时间内特定关键词的视频趋势、或者定期抓取 B 站上的最新视频信息。通过分页查询，AI 模型可以高效地获取所需的数据，并避免因数据量过大而导致的性能瓶颈。在技术实现上，分页查询功能可能通过在 API 请求中添加 page 和 page_size 参数来实现，服务器端根据这些参数返回相应的结果。

MCP 标准化接口

bilibili-mcp-js 遵循 Model Context Protocol (MCP) 协议，提供标准化接口。这意味着它可以与其他 MCP 兼容的客户端和服务端无缝集成，实现 AI 模型与 B 站视频搜索服务的安全交互。MCP 协议定义了一套通用的数据格式和通信机制，使得不同的 AI 模型和外部数据源可以方便地进行数据交换和功能调用。通过使用 MCP 协议，bilibili-mcp-js 降低了 AI 模型集成 B 站视频搜索服务的复杂性，提高了系统的可维护性和可扩展性。例如，开发者可以使用任何支持 MCP 协议的客户端来调用 bilibili-mcp-js 提供的视频搜索功能，而无需关心底层的实现细节。在技术实现上，MCP 协议可能使用了 JSON 或 Protocol Buffers 等数据格式来序列化和反序列化数据，并使用 HTTP 或 gRPC 等协议进行通信。

集成优势

bilibili-mcp-js 具有显著的集成优势，主要体现在以下几个方面：首先，它提供了一个即插即用的 B 站视频搜索服务，开发者可以快速将其集成到现有的 AI 应用中，无需从零开始构建。其次，该服务遵循 MCP 协议，可以与其他 MCP 兼容的组件无缝集成，构建复杂的 AI 系统。此外，bilibili-mcp-js 提供了详细的文档和示例代码，方便开发者快速上手和使用。例如，开发者可以使用提供的 LangChain 示例代码，将 B 站视频搜索功能集成到自己的 LangChain 工具链中，实现更强大的 AI 应用。最后，bilibili-mcp-js 使用 TypeScript 开发，具有良好的类型安全性和代码可维护性，降低了开发和维护成本。