PIL

आपके Instagram सेव किए गए पोस्ट — AI द्वारा गहन पठन, हमेशा खोजने योग्य, आपकी मशीन पर।

आरंभ करें · यह कैसे काम करता है · अन्य AI उपकरण · अंदर क्या है

mcp-name: io.github.pjpoulose/pil

PIL को 3 चरणों में प्राप्त करें

1. इसे Muse में कॉपी-पेस्ट करें:

    https://github.com/pjpoulose/PIL को अपने वर्कस्पेस में क्लोन करें और उसकी
    SKILL.md का पालन करके मेरी Personal Instagram Library सेट करें। इसे चरण दर
    चरण पूरा करें — इंस्टॉल करें, मेरे सेव किए गए पोस्ट से लाइब्रेरी बनाएं, और मुझे
    इंस्टॉल करने योग्य ऐप दें।

2. जब यह पूछे, तो अपना Instagram लिंक करें (अपने ब्राउज़र में एक टैप)।

3. यह जो ऐप फ़ाइल भेजता है उसे डाउनलोड करें → अनज़िप करें → Start PIL पर डबल-क्लिक करें → Install पर क्लिक करें।

बस इतना ही। आपका Muse सेटअप, पठन और निर्माण सब कर देता है। इसे अपने फ़ोन पर भी चाहते हैं? बस अपने Muse से पूछें — यह वह भी संभाल लेता है।

खुद करना पसंद है? एक कमांड सब कुछ सेट कर देती है।

• Mac / Linux: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/pjpoulose/PIL/master/bootstrap.sh | bash
• Windows (PowerShell): irm https://raw.githubusercontent.com/pjpoulose/PIL/master/bootstrap.ps1 | iex

फिर Manual setup में दिए गए कमांड से अपनी लाइब्रेरी बनाएं।

हर दिन आप ऐसे पोस्ट सेव करते हैं जिन्हें आप फिर कभी नहीं ढूंढ पाएंगे। PIL (Personal Instagram Library) आपके Instagram सेव किए गए संग्रह को आपकी अपनी मशीन पर एक निजी ज्ञान आधार में बदल देता है: हर पोस्ट विज़न AI द्वारा गहन पठन — कथात्मक सारांश, मुख्य बिंदु, कैसे-करें चरण, जिन लिंकों पर यह चर्चा करता है, स्वचालित टैग — सेकंडों में खोजने योग्य और आपके AI कोडिंग टूल से लाइव क्वेरी करने योग्य।

कोड साझा है, डेटा घर पर रहता है। इस रिपॉजिटरी में केवल कोड, डेटाबेस स्कीमा, कॉन्फ़िग उदाहरण और दस्तावेज़ हैं। आपके सेव किए गए पोस्ट, कैप्शन और खाता विवरण कभी भी आपके कंप्यूटर से बाहर नहीं जाते — इन्जेशन, निष्कर्षण, खोज और MCP सर्वर सभी स्थानीय रूप से चलते हैं। एक .gitignore डेटाबेस, कॉन्फ़िग और निर्यात को कभी भी कमिट होने से रोकता है।

नमूना डेटा के साथ अवधारणा मॉकअप — आपकी लाइब्रेरी ऐसी दिखती है, आपके पोस्ट के साथ।

चाहते हैं कि आपका Claude, Codex या Cursor इसे एक्सेस करे?

रीड-ओनली MCP सर्वर कनेक्ट करें और आपके अन्य AI टूल आपकी लाइब्रेरी को लाइव क्वेरी कर सकते हैं — हमेशा अद्यतित, फिर से अपलोड करने की आवश्यकता नहीं। आपका Muse इसे आपके लिए वायर कर सकता है। कैसे कनेक्ट करें →

यह कैसे काम करता है

flowchart LR
    A["Instagram saved posts"] -->|"ingest"| B["Local SQLite on your machine"]
    B -->|"vision AI<br/>deep read"| C["Summaries, key points, how-tos, links, tags"]
    C --> D["Query two ways"]
    D --> E["MCP server — Cursor, Claude Code, Desktop"]
    D --> F["Static JSON export — any AI tool"]

मैन्युअल सेटअप (खुद करें)

# 1a. Install from PyPI (recommended — no clone needed)
pip install personal-instagram-library
# gives you: pil-mcp pil-ingest pil-extract pil-tag
#            pil-export-web pil-export-html pil-export-pwa pil-publish-pwa

# 1b. Or get the code
git clone https://github.com/pjpoulose/PIL.git pil && cd pil

# 2. Configure (your data lives in data_dir, default ~/.local/share/pil)
cp pil.config.example.json ~/.config/pil/pil.config.json
# edit it: set account_id to your user_fbid from `instagram-cli accounts`

# 3. MCP server dependency
pip install "mcp<2"

cd bin
python3 ingest_saved.py      # collections + saved posts
python3 extract_content.py   # vision-AI deep read (batches of 25)
python3 tag_all.py           # programmatic tags for untagged posts
python3 export_web.py        # static JSON export -> <data_dir>/web_data.json
python3 export_html.py       # searchable HTML dashboard -> <data_dir>/pil_library.html
python3 export_pwa.py        # installable PWA bundle -> <data_dir>/pwa/

python3 bin/mcp_server.py    # read-only, stdio — Ctrl-C to stop

अपने सेव किए गए टैब को स्क्रॉल क्यों नहीं करते?

अन्य AI टूल से अपनी लाइब्रेरी पूछें

लाइव (अनुशंसित): MCP। किसी भी MCP-संगत सहायक को रीड-ओनली सर्वर पर इंगित करें और हर प्रश्न आपके वर्तमान डेटाबेस को पढ़ता है — हमेशा अद्यतित, कोई निर्यात नहीं, कोई फिर से अपलोड नहीं:

python3 /path/to/pil/bin/mcp_server.py    # stdio; Ctrl-C to stop

Claude Code, Claude Desktop और Cursor के लिए वायरिंग: references/mcp_clients.md। कोई भी MCP-संगत क्लाइंट काम करता है — और यदि आप कॉन्फ़िग को छूना नहीं चाहते तो आपका Muse इसे आपके लिए कनेक्ट कर सकता है। उपलब्ध उपकरण:

सर्वर SQLite mode=ro के साथ डेटाबेस खोलता है और केवल SELECT-उपकरण प्रदर्शित करता है — यह आपकी लाइब्रेरी को संशोधित नहीं कर सकता। (हमला-परीक्षण किया गया: SQL इंजेक्शन, लेखन प्रयास और सीमा दुरुपयोग सभी सत्यापित रूप से अवरुद्ध हैं।)

स्नैपशॉट: फ़ाइल अपलोड। अपने Muse से web_data.json फ़ाइल भेजने के लिए कहें (export_web.py के साथ बनाई गई): हर पोस्ट उसके गहन-पठन ज्ञान के साथ एक फ़ाइल में। इसे किसी भी AI चैट (Claude, ChatGPT, …) से संलग्न करें और किसी भी दस्तावेज़ की तरह प्रश्न पूछें। यह निर्यात के समय जमी हुई है — एक स्नैपशॉट, लाइव कनेक्शन नहीं — इसलिए नए पोस्ट सेव करने के बाद अपने Muse से एक ताज़ा प्रति मांगें।

सीधे (उन्नत)। डेटाबेस <data_dir>/pil.sqlite पर सादा SQLite है (स्कीमा schema.sql में)। किसी भी SQLite टूल के साथ इसे रीड-ओनली खोलें।

ये फ़ाइलें आपका व्यक्तिगत Instagram डेटा रखती हैं — उन्हें अपनी मशीन पर रखें और केवल उन टूल के साथ साझा करें जिन पर आप भरोसा करते हैं।

आपकी लाइब्रेरी एक ऐप के रूप में

आपका Muse आपके लिए ऐप बनाता है और आपको भेजता है — आपके कंप्यूटर और आपके फ़ोन के लिए। बस पूछें:

• "मुझे मेरा PIL ऐप भेजें" — यह जो फ़ाइल भेजता है उसे डाउनलोड करें, अनज़िप करें, Start PIL पर डबल-क्लिक करें, Install पर क्लिक करें। यह किसी भी अन्य ऐप की तरह आपके कंप्यूटर पर रहता है और पूरी तरह ऑफ़लाइन काम करता है।
• "PIL को मेरे फ़ोन पर रखें" — यह प्रकाशन संभालता है और आपको स्कैन करने के लिए एक QR कोड देता है। Install (Android) या Share → Add to Home Screen (iPhone) पर टैप करें।

कोई कमांड नहीं, कोई होस्टिंग सेटअप नहीं, कोई टर्मिनल नहीं — आपका Muse यह सब संभाल लेता है।

अंदर क्या है

pil/
├── assets/logo.svg          # the seal above
├── SKILL.md                 # skill definition (for Muse)
├── README.md                # this file
├── LICENSE                  # MIT
├── schema.sql               # the five tables: folders, posts, post_folders, knowledge, tags
├── pil.config.example.json  # copy to pil.config.json and set your account_id
├── bootstrap.sh             # one-line installer for Mac/Linux
├── bootstrap.ps1            # one-line installer for Windows
├── bin/
│   ├── pil_common.py        # config resolution + DB helpers
│   ├── ingest_saved.py      # step 1: ingest (resume-safe)
│   ├── extract_content.py   # step 2: vision-AI extraction (resume-safe)
│   ├── tag_all.py           # step 3: tagging
│   ├── export_web.py        # step 4: static export
│   ├── export_html.py       # step 5: self-contained HTML dashboard
│   ├── export_pwa.py        # step 6: installable PWA bundle (manifest + SW + icons)
│   ├── publish_pwa.py       # step 7: publish PWA to your own host for phone install
│   └── mcp_server.py        # read-only MCP server (stdio)
└── references/
    └── mcp_clients.md       # Cursor / Claude Code / Claude Desktop wiring

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मुझे कोड करना आना चाहिए? नहीं। इस पृष्ठ के शीर्ष पर दिए गए प्रॉम्प्ट को Muse में कॉपी-पेस्ट करें — यह आपके साथ सब कुछ करता है। आपको केवल Instagram लिंक करना (अपने ब्राउज़र में एक टैप) और यह जो ऐप फ़ाइल भेजता है उसे डाउनलोड करना होगा।

मेरा Instagram डेटा कहाँ जाता है? कहीं नहीं। कोड साझा है, डेटा घर पर रहता है: आपके सेव किए गए पोस्ट, कैप्शन और खाता विवरण कभी भी आपके कंप्यूटर से बाहर नहीं जाते। हमें कुछ भी अपलोड नहीं किया जाता — कोई "हम" नहीं है; कोई सर्वर नहीं, कोई खाता नहीं, कोई क्लाउड नहीं।

क्या इसकी कोई लागत है? PIL मुफ्त और ओपन-सोर्स (MIT) है। कोई सदस्यता नहीं और बनाने के लिए कोई खाता नहीं। AI गहन-पठन चरण आपके अपने Instagram/AI सेटअप के माध्यम से चलता है।

क्या ऐप ऑफ़लाइन काम करता है? हाँ। एक बार इंस्टॉल होने के बाद, डेस्कटॉप और फ़ोन ऐप पूरी तरह ऑफ़लाइन चलते हैं — खोज, कमरे, टैग और उत्तर सभी इंटरनेट के बिना काम करते हैं।

कौन से फ़ोन और कंप्यूटर? डेस्कटॉप ऐप के लिए Windows, Mac और Linux; फ़ोन ऐप के लिए iPhone और Android। Android पर, Chrome में Install app पर टैप करें; iPhone पर, Safari के Share → Add to Home Screen का उपयोग करें।

मैंने नए पोस्ट सेव किए — उन्हें कैसे जोड़ूं? बस अपने Muse से कहें "मैंने नए पोस्ट सेव किए।" यह केवल नए पोस्ट लाता है और गहन-पढ़ता है, फिर आपके ऐप और फ़ाइलों को ताज़ा करता है।

क्या मैं अपनी लाइब्रेरी किसी के साथ साझा कर सकता हूं? आपकी लाइब्रेरी आपकी मशीन पर फ़ाइलें हैं — आप कर सकते हैं उन्हें किसी और के कंप्यूटर पर कॉपी करें, लेकिन उनमें आपका व्यक्तिगत Instagram डेटा होता है। उन्हें किसी भी निजी चीज़ की तरह मानें: उन्हें कहीं भी सार्वजनिक रूप से प्रकाशित या अपलोड न करें।

कुछ विफल हो गया — अब क्या? अपने Muse को बताएं कि आपने क्या देखा — यह सीधे निदान और मरम्मत कर सकता है। (नीचे मैन्युअल सेटअप चला रहे हैं? इंस्टॉलर फिर से चलाएं — इसे कितनी भी बार चलाना सुरक्षित है — और जांचें कि python3 --version 3.11+ है।)

समस्या निवारण

कुछ गलत है? अपने Muse को बताएं कि क्या हुआ — यह अधिकांश समस्याओं का स्वयं निदान और मरम्मत कर सकता है।

मैन्युअल सेटअप खुद चला रहे हैं?

• PIL account_id is not configured → उदाहरण कॉन्फ़िग कॉपी करें और account_id को instagram-cli accounts से अपने user_fbid पर सेट करें।
• विशाल लाइब्रेरी पर निष्कर्षण धीमा है — यह फिर से शुरू करने योग्य है; बस इसे फिर से चलाएं।
• 429 दर सीमाएं स्क्रिप्ट के अंदर बैकऑफ़ के साथ संभाली जाती हैं।
• MCP सर्वर को उस Python में mcp<2 चाहिए जो इसे चलाता है (2.x ने API का नाम बदल दिया)।

योगदान

PR और मुद्दे स्वागत योग्य हैं — बेहतर निष्कर्षण प्रॉम्प्ट, नए क्वेरी क्लाइंट, नए निर्यात प्रारूप। इसे फोर्क करें, इसे भेजें, इसे अपना बनाएं। यदि इसने आपको अंतहीन स्क्रॉल से बचाया है, तो एक स्टार दूसरों को इसे खोजने में मदद करता है।

लाइसेंस

MIT। Paul Poulose द्वारा निर्मित।