免费 · 私有化部署 · 数据留在自己服务器

收藏过的教程，
不该消失在收藏夹里

刷抖音、B站、小红书时收藏的教程、科普和对标视频，过一阵就找不到了。 星采把喜欢的博主、收藏和点赞自动归集到本地，下载、转成文字、做 AI 拆解， 最后沉淀成一套 真正用得上、能喂给你自己模型的内容知识库。

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支持平台 抖音 B站 小红书 快手 知乎 公众号
The problem

我们收藏的内容，
大多只被收藏过一次

信息从来不缺，缺的是留下来、用起来。散在各平台的收藏，最后只是又一个没人翻的抽屉。

01 / 收藏即遗忘✦

收藏夹越来越满，回看率越来越低

刷到有用的视频先点收藏，想着以后再看。平台推荐流一换，连自己收藏过什么都忘了。

02 / 平台各自为战◧

账号、关注、收藏散在五六个 App 里

抖音、B站、小红书、快手、知乎、公众号各有各的收藏夹，没有一处能统一查看和管理。

03 / 素材用不起来⌘

视频不能搜、不能引用，AI 也吃不到

想做选题、做对标、喂给自己的模型，却只能人工复制标题、听写内容、整理成表格。

散落流失的收藏卡片与重新归整的素材堆
散落 → 归整：把流失的收藏重新收拢成可用的素材
The pipeline

从「刷到」到「用得上」，
一条流水线跑完

你只需要登录一次平台账号、打开要跟踪的博主或收藏夹，后面的下载、转录、分析和归档交给后台队列。

01

关注 / 收藏 / 点赞

导入你关注的博主，或打开收藏、点赞同步开关。

→
02

自动追更与采集

按小时、天或周检查新内容，也支持关键词采集。

→
03

下载到本地

视频、封面、元数据进入你自己的存储目录。

→
04

语音转文字

本地 faster-whisper 转录，生成可搜索的全文。

→
05

AI 分析与拆解

摘要、标签、内容判类，以及对标账号爆款拆解。

→
06

本地内容知识库

素材、转录、分析一处管理，可筛选、可导出。

→
07

API / MCP

让 Claude Code、Codex 或你自己的 Agent 直接调用。

采集、转录、分析与归档四个处理阶段
素材卡 → 下载与转录 → 音频/文本 → 结构化分析
Capabilities

不是单点脚本，
是一套能长期运行的采集底座

账号、订阅、采集、下载、转录、分析、导出、开放接口，全部在一个工作台里闭环。

账号中心

多平台登录态统一管理

B站、抖音、小红书、快手、知乎、公众号，扫码或 Cookie，定时体检掉线。

01
自动追更

喜欢的博主一键跟踪

导入关注列表，逐博主控制是否同步其名下视频，新作品自动进入素材库。

02
收藏点赞

收藏、点赞各自独立同步

先导入，再按需打开同步开关。不想同步哪一类就关掉，边界清楚。

03
关键词采集

按关键词定时发现内容

选平台、排序、单次上限和采集周期，支持热度门槛与评论抓取。

04
本地下载

素材落到自己的硬盘

视频和封面下载到本地存储根，按账号、订阅和模板组织目录。

05
转录

本地语音转文字

faster-whisper 生成分段与全文，视频从此变成可搜索、可引用的文本。

06
AI 分析

摘要、标签、内容判类

接任意 OpenAI 兼容模型，对转录全文做摘要、标签和自动分型。

07
爆款拆解

看懂为什么火，怎么复刻

结合元数据、转录、视频理解和评论摘要，输出结构化拆解报告。

08
素材库

筛选、播放、阅读、导出

按平台、账号、分类和状态筛选，支持导出 Markdown 与 JSON。

09
任务队列

排队、重试、进度可见

下载、转录、分析、采集、评论抓取都有独立状态和失败原因。

10
API / MCP

让 Agent 直接调用平台能力

API Key 带权限范围和限流，MCP 一行配置接进 Claude Code 或 Codex。

11
安全

凭证加密、响应脱敏

AES-256-GCM 加密存储，前端与 API 永远只返回脱敏值。

12
Built for AI teams

你的模型缺的不是算力，
是干净的内容数据

星采把采集、下载、转录、清洗和结构化这些脏活做完，再通过 API 和 MCP 交给你自己的模型或 Agent。你决定用什么模型、数据存在哪里、哪些内容可以出内网。

  • ✓
    全文可检索、可引用每条视频都有转录全文、分段、模型名和语言，文章直接存正文。
  • ✓
    结构化元数据随内容留存平台、作者、发布时间、互动指标、分类和 AI 分析结果都在库里。
  • ✓
    接自己的模型，不绑定供应商系统设置里填 OpenAI 兼容的 Base URL、模型名和 API Key 即可。
  • ✓
    MCP 原生接入Claude Code、Codex 或其他 MCP 客户端可直接搜索素材、取转录、触发同步。
~/.codex/config.toml
# 把星采接进你的 AI 客户端
[mcp_servers.stargather]
command = "uv"
args = ["run", "python", "-m", "mcp_server.server"]
cwd = "/path/to/platform-api"

[mcp_servers.stargather.env]
PLATFORM_API_BASE = "http://127.0.0.1:9100"
PLATFORM_API_KEY  = "sk-你的key"
整齐排列的素材卡片与文本分析面板
每条素材都带着元数据、转录与分析结果，随时可被检索和调用
部署方式
用户私有化部署。不提供统一线上服务，没有共享的云端账号体系。
数据位置
素材文件、封面、转录、分析结果全部存在你自己的存储根和数据库里。
凭证安全
Cookie / Token 使用 AES-256-GCM 加密入库，密钥不进数据库、不进 git。
运行形态
Docker Compose 单机部署；任务队列用 PostgreSQL 表实现，不需要 Redis 或 Celery。
模型选择
接任意 OpenAI 兼容接口，也可以完全离线运行本地模型，平台不锁定供应商。
私有化部署：服务器、加密锁与本地归档
自带服务器 · 自带数据库 · 自带存储
Private by default

只在你的服务器上运行，
不经过我们的云

星采不是一个要你注册账号的 SaaS。它交付的是一套可以自己部署、自己掌控的软件：数据库在你这里，素材在你这里，平台凭证也在你这里。

  • ✓
    没有统一服务端我们不需要、也不会收到你的账号凭证或采集数据。
  • ✓
    内网 / 断网也能跑采集、下载、转录和素材库都可在本地网络内运行；模型可选本地或云端。
  • ✓
    单管理员模式没有复杂的多租户和角色体系，一台机器、一个人管理，简单可控。
FAQ

部署之前，
你可能想知道

星采是 SaaS 吗？

不是。星采只提供私有化部署，不提供统一线上服务，也没有注册和在线试用。你需要把它部署在自己的电脑、服务器或内网环境里。

产品收费吗？

产品免费。采集、下载、转录、素材库、API / MCP 这些能力都在你部署的实例里运行。AI 分析需要模型，你可以接自己的 OpenAI 兼容接口，也可以使用本地模型。

需要什么运行环境？

支持 Linux、macOS、Windows 单机部署。首选 Docker Compose，数据库使用 PostgreSQL；开发时 SQLite 也可以作为本地简化方案。预处理视频需要 ffmpeg，本地转录需要 faster-whisper 模型。

它怎么拿到我的收藏和关注？

登录你自己的平台账号后，星采会通过平台的原生接口或浏览器流程读取你的关注列表、收藏夹和作品数据。凭证使用 AES-256-GCM 加密存储，接口和前端只返回脱敏值。

可以只采集关键词，不导入账号吗？

关键词采集同样需要对应平台的登录态，因为平台接口要求已登录。你可以创建一个专用账号，只在星采里用于采集，避免影响主账号。

评论会全部抓吗？

不会。默认只有达到热度门槛的作品才触发评论抓取，抓取页数、条数和频率都可以配置，避免对平台造成不必要的压力。

能把素材喂给我自己的 Agent 吗？

可以。在「AI 接入」页创建带权限范围的 API Key，然后通过 HTTP API 或 MCP 调用。常用能力包括搜索素材、获取转录全文、触发同步、运行采集和导出。

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你的服务器上

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