PIL

Postingan Instagram yang Anda simpan — dibaca mendalam oleh AI, dapat dicari selamanya, di perangkat Anda.

Mulai · Cara kerjanya · Alat AI lainnya · Apa yang ada di dalamnya

mcp-name: io.github.pjpoulose/pil

Dapatkan PIL dalam 3 langkah

1. Salin-tempel ini ke Muse:

    Clone https://github.com/pjpoulose/PIL ke workspace Anda dan ikuti
    SKILL.md-nya untuk menyiapkan Personal Instagram Library saya. Kerjakan langkah demi
    langkah — instal, bangun perpustakaan dari postingan yang saya simpan, dan kirimkan saya
    aplikasi yang dapat diinstal.

2. Saat diminta, tautkan Instagram Anda (satu ketukan di browser Anda).

3. Unduh file aplikasi yang dikirimnya → ekstrak → klik dua kali Start PIL → klik Install.

Itu saja. Muse Anda yang melakukan penyiapan, pembacaan, dan pembangunan. Ingin juga di ponsel Anda? Cukup minta Muse Anda — itu juga ditanganinya.

Lebih suka melakukannya sendiri? Satu perintah menyiapkan semuanya.

• 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

Lalu bangun perpustakaan Anda dengan perintah di Penyiapan manual.

Setiap hari Anda menyimpan postingan yang tidak akan pernah Anda temukan lagi. PIL (Personal Instagram Library) mengubah koleksi tersimpan Instagram Anda menjadi basis pengetahuan pribadi di perangkat Anda sendiri: setiap postingan dibaca mendalam oleh AI visi — ringkasan naratif, poin-poin penting, langkah-langkah cara, tautan yang dibahas, tag otomatis — dapat dicari dalam hitungan detik dan dapat ditanyai langsung dari alat pengkodean AI Anda.

Kode dibagikan, data tetap di rumah. Repositori ini hanya berisi kode, skema basis data, contoh konfigurasi, dan dokumen. Postingan tersimpan, keterangan, dan detail akun Anda tidak pernah meninggalkan komputer Anda — pengumpulan, ekstraksi, pencarian, dan server MCP semuanya berjalan secara lokal. .gitignore memblokir basis data, konfigurasi, dan ekspor agar tidak pernah di-commit.

Mockup konsep dengan data contoh — perpustakaan Anda terlihat seperti ini, dengan postingan Anda.

Ingin Claude, Codex, atau Cursor Anda mengakses ini?

Hubungkan server MCP hanya-baca dan alat AI lainnya dapat menanyai perpustakaan Anda secara langsung — selalu terkini, tidak perlu mengunggah ulang apa pun. Muse Anda dapat menyambungkannya untuk Anda. Cara menghubungkan →

Cara kerjanya

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"]

Penyiapan manual (lakukan sendiri)

# 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

Mengapa tidak sekadar menggulir tab tersimpan Anda?

Tanyai perpustakaan Anda dari alat AI lainnya

Langsung (disarankan): MCP. Arahkan asisten yang kompatibel dengan MCP ke server hanya-baca dan setiap pertanyaan membaca basis data Anda saat ini — selalu terbarui, tanpa ekspor, tanpa unggah ulang:

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

Penyambungan untuk Claude Code, Claude Desktop, dan Cursor: references/mcp_clients.md. Klien apa pun yang kompatibel dengan MCP berfungsi — dan Muse Anda dapat menyambungkannya jika Anda tidak ingin menyentuh konfigurasi. Alat yang tersedia:

Server membuka basis data dengan SQLite mode=ro dan mengekspos alat SELECT-only — tidak dapat mengubah perpustakaan Anda. (Diuji serangan: injeksi SQL, upaya penulisan, dan penyalahgunaan batas semuanya terverifikasi diblokir.)

Snapshot: unggah file. Minta Muse Anda mengirimkan file web_data.json (dibuat dengan export_web.py): setiap postingan dengan pengetahuan bacaan mendalamnya dalam satu file. Lampirkan ke obrolan AI mana pun (Claude, ChatGPT, …) dan ajukan pertanyaan seperti dokumen biasa. Itu dibekukan pada saat ekspor — snapshot, bukan koneksi langsung — jadi minta salinan baru dari Muse Anda setelah Anda menyimpan postingan baru.

Langsung (lanjutan). Basis datanya adalah SQLite biasa di <data_dir>/pil.sqlite (skema di schema.sql). Buka hanya-baca dengan alat SQLite apa pun.

File-file ini berisi data Instagram pribadi Anda — simpan di perangkat Anda sendiri dan hanya bagikan dengan alat yang Anda percayai.

Perpustakaan Anda sebagai aplikasi

Muse Anda membuatkan aplikasinya dan mengirimkannya kepada Anda — untuk komputer dan ponsel Anda. Cukup minta:

• "Kirimkan saya aplikasi PIL saya" — unduh file yang dikirimnya, ekstrak, klik dua kali Start PIL, klik Install. Aplikasi itu ada di komputer Anda seperti aplikasi lainnya dan berfungsi sepenuhnya offline.
• "Pasang PIL di ponsel saya" — itu menangani penerbitan dan memberi Anda kode QR untuk dipindai. Ketuk Install (Android) atau Share → Add to Home Screen (iPhone).

Tanpa perintah, tanpa pengaturan hosting, tanpa terminal — Muse Anda menangani semuanya.

Signal Deck — dasbor visual (v1.2.0)

Lebih suka menjelajah daripada menanyai? Signal Deck (dashboard/) membangun dasbor HTML mandiri dari basis data PIL lokal Anda: hero cincin topik atas semua yang Anda simpan, pencarian → sintesis (The Brief), rel sumber, a indeks lengket, dan kisi arsip lengkap. Satu file, berfungsi offline, data Anda tidak pernah meninggalkan perangkat Anda.

cd dashboard
PIL_DB=~/.local/share/pil/pil.sqlite python3 build-signal.py
# open pil-signal-deck.html in Chrome/Safari

Lihat dashboard/README.md untuk detail, catatan PWA, dan rangkaian QA.

Apa yang ada di dalamnya

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

FAQ

Apakah saya perlu tahu cara membuat kode? Tidak. Salin-tempel perintah di bagian atas halaman ini ke Muse — itu melakukan semuanya bersama Anda. Satu-satunya hal yang akan Anda lakukan sendiri adalah menautkan Instagram (satu ketukan di browser Anda) dan mengunduh file aplikasi yang dikirimnya.

Ke mana data Instagram saya pergi? Tidak ke mana-mana. Kode dibagikan, data tetap di rumah: postingan tersimpan, keterangan, dan detail akun Anda tidak pernah meninggalkan komputer Anda. Tidak ada yang diunggah kepada kami — tidak ada "kami"; tidak ada server, tidak ada akun, tidak ada cloud.

Apakah ini berbayar? PIL gratis dan sumber terbuka (MIT). Tidak ada langganan dan tidak ada akun yang perlu dibuat. Langkah pembacaan mendalam AI berjalan melalui penyiapan Instagram/AI Anda sendiri.

Apakah aplikasi berfungsi offline? Ya. Setelah diinstal, aplikasi desktop dan ponsel berjalan sepenuhnya offline — pencarian, ruangan, tag, dan jawaban semuanya berfungsi tanpa internet.

Ponsel dan komputer mana saja? Windows, Mac, dan Linux untuk aplikasi desktop; iPhone dan Android untuk aplikasi ponsel. Di Android, ketuk Install app di Chrome; di iPhone, gunakan Share → Add to Home Screen Safari.

Saya menyimpan postingan baru — bagaimana cara menambahkannya? Cukup beri tahu Muse Anda "Saya menyimpan postingan baru." Itu mengambil dan membaca mendalam hanya yang baru, lalu memperbarui aplikasi dan file Anda.

Bisakah saya membagikan perpustakaan saya dengan orang lain? Perpustakaan Anda adalah file di perangkat Anda — Anda dapat menyalinnya ke komputer orang lain, tetapi file itu berisi data Instagram pribadi Anda. Perlakukan seperti hal pribadi lainnya: jangan publikasikan atau unggah ke tempat publik mana pun.

Ada yang gagal — apa yang harus dilakukan? Beri tahu Muse Anda apa yang Anda lihat — itu dapat mendiagnosis dan memperbaikinya secara langsung. (Menjalankan penyiapan manual di bawah? Jalankan ulang penginstalnya — aman dijalankan berapa kali pun — dan periksa python3 --version adalah 3.11+.)

Pemecahan masalah

Ada yang salah? Beri tahu Muse Anda apa yang terjadi — itu dapat mendiagnosis dan memperbaiki sebagian besar masalah sendiri.

Menjalankan penyiapan manual sendiri?

• PIL account_id is not configured → salin contoh konfigurasi dan atur account_id ke user_fbid Anda dari instagram-cli accounts.
• Ekstraksi lambat pada perpustakaan besar — aman untuk dilanjutkan; cukup jalankan ulang.
• Batas laju 429 ditangani dengan backoff di dalam skrip.
• Server MCP memerlukan mcp<2 di Python yang menjalankannya (2.x mengganti nama API).

Kontribusi

PR dan isu diterima — prompt ekstraksi yang lebih baik, klien kueri baru, format ekspor baru. Fork, kirim, jadikan milik Anda. Jika ini menyelamatkan Anda dari pengguliran tanpa henti, bintang membantu orang lain menemukannya.

Lisensi

MIT. Dibuat oleh Paul Poulose.