BokeBox（播匣）

BokeBox（播匣） 是一款开源、本地优先的 AI 音频转化引擎。它不仅仅是一个“文本转语音”工具，而是一个完整的个人播客工作室。它能将视频、网页链接、会议记录、长文文稿等多源信息，经过 AI 的深度理解与重构，转化为具有特定人设、音色和风格的口播节目。

在碎片化时代，BokeBox 帮助用户将占用“眼睛时间”的高密度内容，转化为可利用通勤、家务等场景消化的“耳朵时间”，让知识吸收变得轻松且自然。

核心亮点：从“机器念稿”到“有人设的节目”

🎙️ 真正的口播重构，而非干巴巴朗读

• 结构化重写：AI 不会机械地朗读原文，而是将其重写为符合听觉习惯的口播稿，包含自然的开场、重点提炼、逻辑过渡和收尾。
• 人设自定义：你可以定义主播的身份（如产品经理、老师、朋友）、语气调性、称呼方式以及节目名称。
• 情感化表达：支持自然口播音色，并可通过标签控制停顿、轻笑、语速变化等细节，告别僵硬的机器人音。

📥 多源输入，无限扩展

• 广泛兼容：支持本地视频、YouTube/Bilibili 链接、网页文章、PDF/Word 文稿、会议纪要等。
• 插件生态：通过 Source 插件机制，可轻松扩展更多内容来源，打造个性化的信息摄入管道。

🧠 知识留存：不止于听

• 自动闪卡：每期节目生成后，AI 会自动提炼关键知识点生成“闪卡”和笔记，方便后续复习，避免“听过就忘”。
• 进度管理：内置播放进度追踪，支持断点续听。

🔒 隐私至上，本地私有部署

• 数据自主：单用户私有部署，所有任务、进度及原始内容均存储在本地，不上传至公域服务器，不为平台算法打工。
• 安全可控：适合处理敏感的会议纪要或个人学习笔记。

🤖 AI 原生集成：内置 MCP 协议

• 智能体调用：内置 Model Context Protocol (MCP) 端点，允许 Cursor、Claude Code 等 AI 智能体直接调用 BokeBox。
• 自动化工作流：AI 可以帮你创建节目、查询任务状态，甚至根据你的阅读列表自动生成播客队列。

适用人群

• 终身学习者：面对海量的课程、访谈和长文，希望利用碎片时间高效消化重点。
• 创作者/研究者：需要快速“听”完大量素材以获取灵感，再决定深入写作或剪辑的方向。
• 独立开发者/一人公司：将周会记录、行业链接、技术文档统一收成为自己的“每日广播”，保持信息同步。
• 隐私倡导者：注重数据安全，希望内容完全保留在本地设备上的用户。

快速开始

BokeBox 支持多种部署方式，推荐直接使用 Docker。

1. Git 源码部署

git clone https://github.com/vastsa/BokeBox.git
cd bokebox
cp .env.example .env   # 填入你的 LLM API Key
./start.sh             # 启动服务，访问 http://localhost:5173

2. Docker 部署（推荐）

cp .env.example .env
docker pull ghcr.io/vastsa/bokebox:latest
./start.sh docker      # 启动服务，访问 http://localhost:8787

3. 国内环境优化部署

cp .env.example .env
./start.sh docker.cn   # 使用国内镜像源加速构建

首次运行后，系统会引导你完成账号初始化及模型配置。之后，只需丢入一条链接或文件，即可开始制作你的第一期私人播客。

MCP 集成示例

若需在 Cursor 或其他支持 MCP 的客户端中调用 BokeBox，可在配置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "bokebox": {
      "url": "http://localhost:8787/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <在设置页复制的 Token>"
      }
    }
  }
}