Scraper douyin_tiktok_download_api 自托管抖音TikTok无水印下载

一、项目介绍

做内容搬运、舆情分析或二次创作时，最常卡在“有水印”和“要登录”两件事上：平台默认下发的视频带水印，直接扒接口又频繁被风控，写一套签名算法维护成本极高。你想把抖音、TikTok、B 站的帖子、作者、评论、直播、榜单抓下来做分析，却不想天天跟 X-Bogus、A-Bogus 这些签名参数较劲。
douyin_tiktok_download_api 是一个自托管的采集与下载服务：一条 docker compose 拉起，自带身份池（identity pool）自动维持登录态，对外提供 REST API 和 MCP 服务器，还有 Web 控制台。它取的是平台本来就下发的干净流（而非后期去水印），所以下载到的视频天然无水印。对需要稳定、可复用数据采集能力的团队，它是一个开箱即用的底座。

二、项目基本信息

信息项	详情
项目名称	douyin_tiktok_download_api
GitHub地址	https://github.com/evil0ctal/douyin_tiktok_download_api
项目描述	🚀 自托管的抖音、TikTok、B 站数据采集与无水印视频下载 API，支持 AI agent 通过 MCP 调用与离线语音转文字，Docker 一键部署。	Self-hosted TikTok, Douyin & Bilibili scraper and no-watermark video downloader — async REST API, MCP server for AI agents, CLI and web console, plus offline speech-to-text for downloaded videos. Self-healing identity pool, PostgreSQL archive, one docker compose up.
作者	evil0ctal
开源协议	Apache-2.0
开源状态	公开
Languages	Python
支持平台	Windows / macOS / Linux
最后更新	2026-10-27

三、核心优势

无水印下载：取平台原生干净流，而非事后去印
多平台覆盖：抖音、TikTok、B 站一站采集
自托管身份池：自动维持登录态，免去反复风控
双协议暴露：REST API 与 MCP 服务器同时可用
AI 友好：通过 MCP 直接交给 Claude Code 等智能体调用

四、适用场景

适合做内容分析、舆情监控、素材采集、或想让 AI 智能体具备“抓抖音/TikTok/B站”能力的开发者：希望有稳定、可自托管的采集服务，而不是维护脆弱的爬虫脚本。

五、安装教程

当前最新版本 latest。按下方命令安装（如遇网络问题可切换镜像源或代理）：

# 方式一：docker compose 一键拉起（推荐）
git clone https://github.com/evil0ctal/douyin_tiktok_download_api.git
cd douyin_tiktok_download_api
docker compose up -d
# 方式二：单容器（默认 8080 端口）
docker run -d --name dtk -p 8080:80 evil0ctal/douyin_tiktok_download_api:V4.1.2

常见报错：依赖缺失时先升级运行环境（Node、Python、Go 等）到项目要求版本；网络超时多为镜像或代理问题，可重试或换源。权限类报错请确认已登录对应平台账号。

六、使用示例

下面是一段可直接参考的真实示例：

# 作为 MCP 接入 Claude Code（已确认命令）
claude mcp add --transport http dtk http://127.0.0.1:8000/mcp/ \
  --header "Authorization: Bearer dtk_YOUR_API_KEY"
# 接入后直接用自然语言让助手解析分享链接、抓取帖子/评论
# Web 控制台默认在 http://localhost:8080 可查看与调试

七、常见问题

问：需要自己处理签名吗？答：不需要，服务内置 a_bogus / X-Bogus / X-Gnarly 等签名与身份池。问：会触碰平台合规吗？答：项目强调在你自己机器上运行、不代他人转发，使用请遵守各平台服务条款与当地法规。

八、总结

douyin_tiktok_download_api 用一个清晰的设计，把把公开数据变成可调用的接口这件反复劳动变成了可复用、可维护的能力。它不追求大而全，而是把核心痛点解决得足够扎实——这正是日常开发与团队落地时最需要的那种工具。如果你也在被同类问题困扰，不妨按上面的安装与使用步骤试一试，把它接进自己的工作流。