零代码构建TikTok视频分析Agent：Dify与Bright Data MCP的完美融合

Dify：AI应用的“组装车间”它是什么？一个开源的、用户友好的平台，让你通过可视化界面（点点鼠标、填填表单）就能构建、部署和管理AI应用。你不需要关心复杂的模型训练和API调用，Dify帮你搞定一切。扮演的角色：在我们这个项目中，Dify是大脑和指挥中心。它负责接收你的问题（Prompt），协调各个步骤，并最终生成答案。Bright Data MCP Server for TikTok：专业的“

爱睡觉的咋

477人浏览 · 2025-09-17 14:40:52

爱睡觉的咋 · 2025-09-17 14:40:52 发布

你是否曾想过，只需动动手指，描述你的需求，就能得到一个能自动分析TikTok视频、总结内容、提取关键信息的AI助手？这听起来像是未来科技，但我要告诉你：现在，无需编写一行代码，你就能轻松实现它！
今天，我们将手把手教你如何利用两大强力工具——Dify（低代码/无代码AI应用开发平台）和 Bright Data 的 MCP（Model Context Protocol）服务器，快速搭建一个属于你自己的TikTok视频分析智能体（Agent）！

一、为什么需要视频分析Agent？

在信息爆炸的时代，视频内容浩如烟海。手动观看、总结视频效率极低。一个智能的TikTok分析Agent可以帮你：

快速总结：一键获取长视频的核心观点，节省大量时间。
内容萃取：提取视频中的关键数据、时间戳、推荐产品等。
竞品分析：快速分析竞争对手的频道内容策略。
灵感获取：为你自己的内容创作寻找灵感和话题。

二、核心工具介绍：强强联合的“梦幻组合”

我们的方案之所以能实现“无代码”，全靠这两个核心组件：

Dify：AI应用的“组装车间”
- 它是什么？ 一个开源的、用户友好的平台，让你通过可视化界面（点点鼠标、填填表单）就能构建、部署和管理AI应用。你不需要关心复杂的模型训练和API调用，Dify帮你搞定一切。
- 扮演的角色：在我们这个项目中，Dify是大脑和指挥中心。它负责接收你的问题（Prompt），协调各个步骤，并最终生成答案。
Bright Data MCP Server for TikTok：专业的“数据抓手”
- MCP是什么？ Model Context Protocol（模型上下文协议）是Anthropic提出的一种标准，旨在让外部工具和数据源更安全、更标准化的方式与AI模型（如Claude）集成。
- Bright Data的MCP服务器：Bright Data（顶级数据平台）为我们提供了一个开源的MCP服务器，它专门用于从TikTok获取公开的、合规的数据。你可以把它想象成一个专业的、守规矩的“数据抓取工具”，它被做成了标准接口，方便Dify这样的平台直接调用。
- 扮演的角色：它是我们Agent的“眼睛和手”。当Difiy大脑需要分析某个视频时，它就命令Bright Data的MCP服务器去获取视频的转录文本、元数据（标题、描述、观看数等）等信息，然后送回给Dify大脑进行处理。

组合工作流如图所示：
[用户提问] -> [Dify平台] -> [调用 Bright Data MCP] -> [获取视频数据] -> [Dify使用LLM分析处理] -> [生成答案] -> [返回给用户]

三、手把手教程：两步搭建你的智能体

3.1 准备工作：

一个 Dify 账户，点击账户右上角设置，配置openai api key。

输入自己的Openai API Key

显示下面这个界面就代表模型配置成果。
一个 Bright Data 账户，申请一个Bright Data API Key。进入界面，有个API Key申请，点击即可。

3.2 构建你的AI Agent工作流

3.2.1 创建应用

登录你的Dify平台，点击工作流，创建空白应用。
在这里插入图片描述
为应用取个名字，我这里取得名字是Bright Data MCP。

3.2.2 添加开始节点

添加开始节点：代表用户输入。比如，用户可以输入一个TikTok视频链接，工作流可以对这个视频的具体内容进行分析。
在这里插入图片描述
在开始节点右边点击加号，新建一个字段，用来存储用户输入的url。

创建输入变量，我这里取名为TikTok_url代表用户输入的视频地址，最大长度设置为2000。

3.2.3 添加MCP工具节点：

在开始节点之后点击+号后，添加MCP工具节点。点击下方的在marketplace中查找更多，下载bright data web scraper插件。

在这里插入图片描述
搜索bright第一个插件就是Bright Data Web Scraper

在工具配置中，选择你刚刚连接好的Bright Data MCP服务器，选择structured Data Feeds。

编辑MCP，data request description写需要什么信息，我这里填的是Video Description，target url填之前创建之前创建的TikTok_url参数。

在这里插入图片描述

3.2.4 添加LLM节点：

添加入一个llm节点（如GPT-4等）。

在这里插入图片描述
在提示词中填入：

You are an expert video content analyst. Based on the following information from a TikTok video, write a concise and helpful summary for a potential viewer.

把上面的Prompt输入到system中，用来指定LLM的角色。
在这里插入图片描述

3.2.5 添加结束节点

结束节点将LLM节点的输出作为最终结果返回给用户。

在这里插入图片描述
输出变量LLM text String。

至此，Agent工作量就已经搭建完成了！是不是很简单，没有一写一行代码！

四、测试与发布

点击「运行」按钮，输入一个真实的TikTok视频链接和你的问题，测试工作流。输入TikTok_url：https://www.tiktok.com/@tinkyjohn/video/7548959653040819469，运行后观察LLM输出。

在这里插入图片描述

LLM输出如下：

This TikTok video features a skilled home cook preparing a delicious, easy-to-follow recipe for homemade sushi. With step-by-step instructions, the user is guided through the process of making sushi rice, selecting and preparing the right fish, and rolling and cutting the sushi perfectly. The video is filled with helpful tips and tricks for sushi beginners, making it a must-watch for food enthusiasts or anyone interested in trying their hand in making sushi at home.

点击发布，将Agent公开：
在这里插入图片描述
显示已发布，说明发布成果，会生成对应的可访问API。

五、还能做什么？发挥你的想象力！

你的智能体绝不止于总结视频。通过组合不同的MCP工具和设计不同的Prompt，你可以实现更多功能：

多视频对比：让它分析两个竞品视频的异同点。
情感分析：判断视频评论区的用户情感倾向。
生成时间戳章节：让AI根据内容自动为视频生成章节概要。
QA问答机器人：基于视频内容，回答用户提出的任何细节问题。

这不仅仅是构建一个工具，更是开启了一种新的可能性：每个人都可以成为AI智能体的创造者。现在就快去尝试一下，打造你的第一个无代码AI Agent吧！

六、参考资料与申请链接

一些参考资料：

官方页面：https://bright.cn/ai/mcp-server
官方技术文档说明(英文): https://docs.brightdata.com/api-reference/MCP-Server
GitHub 示例代码：https://github.com/brightdata
npm 包：https://www.npmjs.com/org/brightdata
Bright Data 可用的影音数据源:
https://bright.cn/ai/mcp-server/youtube
https://www.bright.cn/ai/mcp-server/tiktok
https://www.bright.cn/ai/mcp-server/instagram

如何获取免费账号&试用 MCP Server？
可以通过如下链接进行免费获取：试用 MCP Server
通过Dify和Bright Data MCP的结合，我们真正实现了“让技术服务于创意”。你不需要是资深程序员，只要你有想法，就能利用这些强大的工具，将AI能力转化为解决实际问题的应用。
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