MediaCrawler 有 MCP 或 API 版吗？想直接给 AI 智能体用

有人在 MediaCrawler 的 issue 里问要不要做 MCP 版，原因很简单：它的工作方式和智能体对不上。MediaCrawler 是先配好关键词，启动采集，在浏览器里扫码，等它跑完，再去读它写出的 CSV 或数据库。智能体正好反过来：聊到一半，它判断需要 20 条讲空气炸锅的抖音视频和前三条下面的评论，而且最好几秒钟就拿到。okdata 就是为后一种用法做的。每个问题是一次 HTTP 调用或一次 MCP call，返回 JSON，任何地方都不用登录你的账号。

能对应上的部分

MediaCrawler 平台	对应的托管接口
抖音	视频搜索、视频详情、评论、账号信息、作品列表、热搜
小红书	笔记搜索、笔记详情、评论、博主信息、博主笔记、热点话题
B站	视频搜索、视频详情、评论、热门榜
微博	微博搜索、账号信息、热搜
快手、贴吧、知乎	暂不支持

一个典型任务的花费

假设让智能体看看抖音和小红书用户怎么聊某个产品，两边各读点赞最高的 5 条内容下的评论：

步骤	调用次数	费用
抖音搜索 2 页	2	$0.04
小红书搜索 2 页	2	$0.04
抖音评论，5 条视频各 2 页	10	$0.02
小红书评论，5 篇笔记各 2 页	10	$0.20
合计	24	{{cost:douyin.videos.search2+xiaohongshu.notes.search2+douyin.videos.comments.list10+xiaohongshu.notes.comments.list10}}

怎么接

MCP 客户端只要填地址 https://api.okdata.online/mcp，再加一个 Authorization: Bearer 请求头；各客户端的写法见 MCP 页。如果你的智能体就是一段脚本，同样的数据一个 GET 就能拿到：

import os, requests

API = "https://api.okdata.online"
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['OKDATA_API_KEY']}"}

def get(path, **params):
    body = requests.get(API + path, headers=H, params=params, timeout=60).json()
    if body["code"] != "ok":
        raise RuntimeError(f"{body['code']}: {body['message']}")
    return body["data"]

videos = get("/v1/douyin/videos/search", query="空气炸锅", sort="most_liked",
             fields="id,title,metrics.likes,metrics.comments")["items"]
top = videos[0]
comments = get("/v1/douyin/videos/comments/list", id=top["id"], sort="hot",
               fields="text,likes,ip_location")["items"]
print(top["title"], len(comments), "条评论")

用起来会注意到的差别

• 评论接口返回一级评论和回复数，MediaCrawler 还能采二级回复（楼中楼）。
• 每一页都是一次付费调用。MediaCrawler 按页不花钱，花的是你的时间、你的账号，以及账号被风控的风险。
• 只有公开数据，需要登录才能看的内容拿不到。
• 平台不显示的字段返回 null，并在 meta.unavailable 里列出，智能体能分清是缺数据还是真为零。

什么时候 MediaCrawler 更合适

一次性采 10 万条评论，要采快手、贴吧或知乎，或者需要二级回复，这些情况下 MediaCrawler 免费又全面，原始字段也都在你手里。不少团队两个一起用：偶尔的大批量数据集交给 MediaCrawler，智能体每天要问的那些零散问题交给接口。评论分析的完整做法见口碑与评论分析方案。