AutoClip 最新版

AutoClip 是一款AI自动高光剪辑工具，核心功能是从长视频中自动提取值得二次分发的高光片段。你只需粘贴B站、YouTube视频链接，或者直接拖入本地视频，AI读取字幕内容、识别精彩段落，自动生成短视频切片与合集，视频剪辑运算全程在本机完成。适合访谈、播客、线上课程、直播回放这类长内容拆条。软件提供桌面客户端、Docker Web网页界面、CLI命令行与MCP服务三种使用形态。

核心能力

完整处理链路：导入视频 → 字幕准备/语音转写 → AI内容分析与高光打分 → 生成切片合集 → 导出成片

快速开始

1. 桌面客户端

在GitHub Releases获取对应安装包

• Apple Silicon macOS：.dmg
• Windows10/11 x64：-setup.exe
• Intel Mac / Linux：推荐Docker或CLI方案

桌面安装包内置Python与FFmpeg。安装后先进入设置，配置大模型并连通测试，再导入素材。

2. Docker Web部署

依赖Docker、Docker Compose v2，在仓库目录执行：

git clone [https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git)
cd autoclip
cp env.example .env

编辑.env，选定LLM提供商，填入API密钥与模型名称；也可以部署完成后在网页设置页配置。

mkdir -p data logs uploads
docker compose up -d --build

Linux目录权限异常修复命令：

docker compose run --rm --no-deps --user root --entrypoint sh autoclip -c 'chown -R autoclip:autoclip /app/data /app/logs /app/uploads'
docker compose up -d

3. CLI / MCP

需要Python3.10+（推荐3.11），系统PATH包含FFmpeg，本地处理无需Redis。

git clone [https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git](https://github.com/zhouxiaoka/autoclip.git)
cd autoclip
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .

本地Ollama示例：

ollama pull qwen2.5:7b
python -m pip install faster-whisper
autoclip doctor --provider ollama
autoclip run talk.mp4 --provider ollama --json

导出Shorts预设、启动MCP服务：

autoclip export PROJECT_ID --preset shorts
autoclip mcp

MCP客户端配置command为虚拟环境内autoclip绝对路径，args填["mcp"]。

模型配置说明

• 云端模型：设置页选择服务商，填写API Key；兼容接口可自定义BaseURL
• Ollama：默认地址[http://localhost:11434/v1](http://localhost:11434/v1)，默认模型qwen2.5:7b，无需API Key
• LM Studio：加载模型并开启本地服务，默认地址[http://localhost:1234/v1](http://localhost:1234/v1)
  

  注意：Docker环境访问宿主机Ollama/LM Studio时，localhost指向容器内部，需要填写宿主机真实局域网地址。
  视频剪辑全部本地运算；使用云端LLM时，仅字幕文本会发送到所选大模型服务商；下载网络视频、拉取模型需要网络。