DataClaw MCP Server & Agent Skills · v0.1.4

在 AI 开发工具中直接调用
短视频解析与社媒数据挖掘

支持 Cursor、Claude Desktop、Codex、OMP、Windsurf 等客户端。通过 Model Context Protocol (MCP) 与标准 Agent Skills,在对话中直接提取文案、去水印下载、复盘抖音爆款与监控视频号。

$npx-y dataclaw-agent-kit init
支持宿主:CursorClaude DesktopCodex CLIOMP (Oh My Pi)Claude CodeWindsurf
AI Composer / Chat
MCP: dataclaw
U
帮我复盘这个抖音爆款视频:https://v.douyin.com/i123456/,提取脚本并拆解前3秒钩子
tool: dataclaw_dy_get_video_detail
tool: dataclaw_audio_transcribe
AI
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【前3秒黄金钩子】 “你以为做自媒体是在拼文案,其实从第1秒的视觉落差就已经决定了完播率……”(运用否定式反常识开头)
【高频痛点槽点】 评论区高赞反馈集中在“执行成本太高”、“剪辑软件操作复杂”,可作为下期轻量化教程选题。

一行命令向导配置

自动探测 Cursor、Claude Desktop、Codex 与 OMP 客户端,自动生成 MCP 规范配置与工作流规则。

10 个标准化数据工具

涵盖全平台去水印解析、语音转写逐字稿、抖音作品/星图播放量/评论,以及微信视频号达人作品流。

官方标准 Agent Skills SOP

原生符合 Agent Skills 目录与元数据规范。AI 触发技能后自动遵循专业 SOP,提炼结构化深度复盘。

快速开始

3 步完成客户端接入

无需手动编写复杂的 JSON 配置,通过向导只需 1 分钟即可完成环境注入

1

获取专属 API-Key

登录 DataClaw 个人中心,复制您的 API-Key。向导将使用此凭据与平台鉴权通信。

2

执行初始化向导

在终端运行向导,选择生效范围(全局或工作区)与目标 IDE(Cursor / Claude / Codex / OMP)。

npx -y dataclaw-agent-kit init
3

重启客户端即刻使用

重启或重载开发客户端。在对话窗口中发送短视频链接或指令,AI 即可自动识别意图并调用对应工具。

例如:“分析这个抖音视频的口播文案与高赞槽点”
工具矩阵

支持的 10 个 MCP Tools

遵循 Model Context Protocol 标准定义,支持结构化入参校验与 Schema Portability 规范

多媒体

全平台无水印视频解析

dataclaw_video_resolve

解析抖音、视频号、小红书、快手、B站等主流平台的分享链接或文案,提取高清无水印视频播放直链与封面。

参数说明
  • •url (必填,支持短链或混合分享文案)
支持各大主流短视频平台分享文本自动提取
多媒体

音视频智能语音转写

dataclaw_audio_transcribe

将短视频或音频高精度转写为口播文案,支持生成纯文本与带时间戳的 SRT 字幕文件,视频号支持自动解密。

参数说明
  • •media_url (可选,视频分享短链,支持普通视频及视频号)
  • •local_file_path (可选,本地 MP4/MP3 等绝对路径,自动直传转写)
  • •output_format (可选,text / srt / verbose_json,默认 text)
转文案无需先解析直链,直接传短链一步直达
抖音

抖音热门视频关键词检索

dataclaw_dy_search_videos

按关键词检索抖音热门作品,支持综合、最新、最多点赞排序及发布时间筛选,返回包含点赞、播放和作者的作品列表。

参数说明
  • •keyword (必填,搜索关键词)
  • •sort_type (可选,general 综合 / most_liked 最多点赞 / most_recent 最新)
  • •publish_time (可选,0 不限 / 1 一天内 / 7 一周内 / 180 半年内)
  • •cursor (可选,翻页游标)
翻页时自动携带 search_id 与 backtrace
抖音

抖音视频作品详情与互动指标

dataclaw_dy_get_video_detail

获取指定抖音视频的基本信息,包括标题、作者、高清封面、播放直链,以及点赞、评论、分享、收藏四大互动指标。

参数说明
  • •url (必填,支持抖音长链、短链或精选页链接)
  • •aweme_id (可选,纯数字作品 ID)
详情接口不含播放量,查询播放量请调用星图专用工具
抖音

抖音星图播放量与完播率查询

dataclaw_dy_get_play_stats

查询抖音视频官方星图统计,获取真实播放量、完播率等核心指标。

参数说明
  • •url (必填,视频分享链接或文案)
  • •aweme_id (可选,作品 ID)
爆款复盘分析的核心指标,详情与播放量传相同 url
抖音

抖音一级评论列表树提取

dataclaw_dy_get_comments

分页获取抖音视频的一级高赞评论列表,包含点赞数、评论时间、用户资料及二级回复数量。

参数说明
  • •url (可选,视频长链或短链)
  • •aweme_id (可选,视频 ID)
  • •cursor (可选,首页传 0,下一页传上次返回游标)
  • •count (可选,默认 50,单页最大 50)
可深入分析评论区用户真实痛点与高赞槽点
抖音

抖音博主主页基本资料提取

dataclaw_dy_get_user_profile

获取抖音博主主页概况,包含昵称、抖音号、获赞数、粉丝数、作品总数及个人简介。

参数说明
  • •sec_user_id (可选,与 url 二选一)
  • •url (可选,博主主页长短链接)
视频号

微信视频号创作者搜索

dataclaw_channels_search_authors

按关键词检索视频号博主/创作者,提取其唯一标识 finder_username、头像及官方认证信息。

参数说明
  • •keyword (必填,创作者关键词或昵称)
  • •count (可选,每页数量,默认 20)
  • •buffer (可选,翻页游标)
视频号

视频号作者近期 Feed 作品流

dataclaw_channels_get_author_feeds

根据作者 finder_username 分页获取其近期发布的视频号作品列表,每页 15 条,包含高清封面、标题描述及互动数据。

参数说明
  • •finder_username (必填,作者唯一标识)
  • •last_buffer (可选,首页不传,下一页传上次返回的 buffer)
视频号

视频号作品分享短链高清解析

dataclaw_channels_resolve_share_url

根据微信视频号分享文本或短链解析作品全量数据、互动指标及无水印高清视频源。

参数说明
  • •url (必填,微信视频号分享卡片文案或短链)

手动接入配置

如果未运行向导命令,也可将以下配置直接写入对应客户端的配置文件中

在您当前项目根目录下创建或编辑 .cursor/mcp.json,写入以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "dataclaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "dataclaw-agent-kit", "mcp"],
      "env": {
        "DATACLAW_API_KEY": "您的_DATACLAW_API_KEY"
      }
    }
  }
}
实战场景

使用示例与提示词参考

在支持 MCP 的对话窗口中,直接发送类似以下指令即可自动调用工具完成分析

短视频爆款文案与脚本拆解

让 AI 调取作品数据、提取逐字口播稿,并提炼黄金钩子与起承转合结构

帮我深度复盘这个抖音爆款视频:https://v.douyin.com/ixxxxxx/ 1. 查询该视频的基础互动数据与真实播放量; 2. 提取口播逐字文案,拆解它的开头前3秒钩子(Hook)、核心转折与行动号召 (CTA); 3. 输出一份可供模仿拍摄的脚本分镜框架。

评论区高赞痛点与选题挖掘

自动抓取 50~100 条热门评论,提取用户真实高频提问与潜在需求

分析作品 ID 为 7398123456789012345 的抖音评论区: 1. 抓取前 50 条热门评论; 2. 归纳用户讨论最激烈的 3 个核心痛点与吐槽; 3. 基于这些槽点,为我策划 3 个下期视频选题切入点与脚本大纲。

微信视频号赛道对标博主调研

搜索特定领域头部达人并分析其近期作品更新频率与爆款特征

我在做“AI效率工具”赛道: 1. 帮我搜索视频号上相关的优质创作者; 2. 获取排名前 2 位博主的近期作品列表; 3. 分析他们近期更新节奏,总结哪些题材获得了更高的点赞与转发。
答疑解惑

常见问题解答

了解 MCP 计费机制、国内镜像源及日常维护升级要点

MCP 工具底层直连 DataClaw 官方 API,计费标准与网页端完全一致(例如作品解析 1~2 积分、语音转写根据时长扣减相应积分)。所有消费均可在个人中心「积分明细」中透明回溯。