一次导入全部书签
扩展会把已有的整个书签树一次性导入，文件夹结构一并保留；之后按 Ctrl+D 新增的每一个浏览器书签都会自动进入索引，不需要手动整理或导出。
Deepmark
AI TOOL PROFILE工具资料把浏览器书签、X、Instagram、YouTube 收藏收进一个可语义搜索的私密资料库
价格一个计划包含全部功能，价格未公布
平台Web / 浏览器扩展
归类翻译与语言
收录2026-02-09
复核2026-02-09
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Deepmark编辑总结
Deepmark 是一款 AI 驱动的私密书签资料库，把浏览器书签、X、Instagram、YouTube 的收藏同步到一处，并对每条内容做转录、画面描述与摘要打标。深度索引后，一条 reel 约 90 秒即可被全文搜索，两小时长视频也能变成可检索的文字记录；语义搜索支持约 99 种语言，模糊的「半截记忆」查询也有 89% 的 top-5 召回。它同时是一个 MCP server，可接入 Claude Code、ChatGPT 等客户端。所有能力打包在一个计划里，没有分层档位可选，价格与免费额度未公布。
Deepmark是什么？
Deepmark 是一个面向个人的私密收藏资料库，解决的是「收藏了但找不回来」的问题。它把用户在浏览器、X、Instagram、YouTube 上分散的收藏统一收拢，再让 AI 把每条内容读懂——转录语音、描述画面、识别屏上文字、生成摘要与标签。
索引完成后，用户不需要记得当时存的是哪条链接，只要描述记忆中的片段，混合语义搜索就会在每一条收藏的每一层信息上比对：说过的话、写下的字、屏幕上的画面、页面的样子。一条 reel 保存后约 90 秒即可被搜索，一条两小时的演讲会变成可检索的转录文本。
Deepmark 同时把自己做成一个 MCP server。把 usedeepmark.com/api/mcp 填进客户端、在浏览器里用 OAuth 登录授权，不需要 API key，任何支持 MCP 的客户端——Claude Code、Claude.ai、Cursor、ChatGPT——都能读取这个资料库。调用被限定在本人账号范围内，agent 只能看到本人的收藏。
Deepmark核心功能
多平台后台同步
X 收藏、Instagram 保存、YouTube 的 Watch Later 与 Liked 可以按站点逐个开启，开启后在后台自动同步。已在库中的条目会被跳过，不会重复保存。
语音与视频转录
收藏内容里说出口的话会被完整写成文字，支持约 99 种语言。一条 reel 保存后约 90 秒即可被搜索，两小时的长视频也会变成可检索的转录文本。
画面与屏上文字识别
每段视频会抽取若干帧做描述并读取屏上文字，每个页面存一张截图并按其视觉特征描述，因此「记得长什么样」也能成为检索线索。
混合语义搜索
搜索同时在说过的话、写下的文字、屏幕内容与页面外观四个层面比对，不需要记得原话。约 99 种语言互查，英文查询能找到印地语转录。
AI 摘要与标签
每条收藏顶部都会生成摘要与标签，把「半截记忆」这类模糊输入引到正确的条目上。
MCP server 接入
把 usedeepmark.com/api/mcp 加入 MCP 客户端，浏览器内 OAuth 授权一次即可，无需 API key。支持 Claude Code、Claude.ai、Cursor、ChatGPT 等任何讲 MCP 的客户端。
四个工具调用
MCP 接口提供搜索、最近保存、完整书签详情（含转录、OCR 与画面描述）以及保存新链接四类工具。每次调用都限定在本人账号范围内。
Deepmark值不值得用？
当你的收藏已经多到自己都翻不到、又舍不得删的时候，Deepmark 值得一试：它把浏览器、X、Instagram、YouTube 四处散落的收藏收成一个库，再用语义搜索让「半截记忆」也能命中，约 99 种语言的转录和 89% 的 top-5 召回是这件事上少见的硬指标。它更适合本来就习惯收藏、且收藏内容以视频和图为主的人。要注意的是，官方只给出一个计划、没有分层，也没有公开价格与免费额度，介意先付费后体验的人需要先确认费用再决定。
建议选它的情况
- 收藏量大、经常记得内容却找不到原链接的人
- 收藏内容以视频和图片为主、需要靠画面或语音找回的人
- 多语言内容混着看，希望用一种语言检索另一种语言转录的人
- 已经在用 Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端，想把个人资料库接进 agent 的人
不建议选它的情况
- 只想给浏览器书签分个类、不需要内容级检索的人
- 希望先看到明确价格与免费额度再决定是否使用的人
- 收藏几乎全是纯文本链接、不需要转录与画面识别的用户
Deepmark使用建议
入门先把路子走对
- 先导入再按站点开同步装好扩展后先让它完成整棵书签树的导入，再逐个开启 X、Instagram、YouTube 的同步开关，避免中途重复拉取。
- 用记忆描述去搜搜索框里不必输入准确标题，直接写你记得的片段——说过的一句话、画面里的一个物件，混合语义搜索会跨层面比对。
- 给新收藏留出索引时间reel 类内容保存后约 90 秒才可被完整搜索，长视频更久，刚存完搜不到是正常的，等索引跑完再查。
进阶省时间也省钱
- 把 MCP 接进日常客户端在 Claude Code、Cursor 或 ChatGPT 里加入 usedeepmark.com/api/mcp，浏览器 OAuth 授权一次即可，之后无需 API key 就能让 agent 直接检索并引用你的收藏。
- 按站点开关控制同步量X、Instagram、YouTube 的同步是逐站点开启的，先只开最常用的一个，确认索引质量后再开其余，避免一次性涌入大量待处理内容。
- 靠屏上文字找截图类内容存下的截图和视频帧会被读取屏上文字，搜索时直接输入画面里出现过的文字，比描述画面更快命中。
Deepmark适合谁用？
内容重度收藏者
推荐浏览器、X、Instagram、YouTube 四处都存东西、总量上千条的人，一次性导入整棵书签树后能立刻用语义搜索找回旧收藏。
视频与短剧创作者
推荐需要反复回看参考 reel 和长视频，转录加画面描述让「记得那句台词」就能定位到具体片段。
多语言资料收集者
推荐约 99 种语言可转录并互查，英文查询能命中印地语转录，适合同一主题跨语种收集的人。
agent 工作流用户
推荐本身在用 Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端，希望 agent 能检索并引用个人收藏，接入只需一个 URL 加一次 OAuth。
只想整理书签的人
有条件需求停留在分类、去重、改标题这一层的话，Deepmark 的内容级索引能力用不上，投入与收益不成比例。
预算敏感用户
有条件官方只提供一个计划，价格与免费额度均未公布，无法在使用前判断成本，对费用敏感的人需要先向官方确认。
Deepmark优点和缺点
优点
- 一条 reel 保存后约 90 秒即可被完整搜索，长视频会转成可检索的转录文本
- 语音转录覆盖约 99 种语言，跨语言检索不通话也能命中
- 从记忆模糊的查询里，top-5 召回率达 89%
- 搜索 10,000 条规模资料库的响应时间小于 100 ms
- 同时读取说过的话、写下的字、屏幕画面与页面截图四个层面
- 内置 MCP server，一次 OAuth 即可接入 Claude Code、Cursor 等客户端
- 已存在的条目在同步时会被自动跳过，不会重复入库
缺点
- 官方只提供一个计划，没有分层可选，也无法按需增减功能
- 价格与免费额度均未公布，无法在使用前估算成本
- 同步来源目前集中在浏览器、X、Instagram 与 YouTube，其他平台未提及
- 视频与截图类内容的索引存在等待时间，刚保存时搜不到
- MCP 接入后每次调用都限定在单个账号范围内，不便于团队共享资料库
Deepmark关键指标
Deepmark常见问题
支持搜索哪些平台的收藏？＋
浏览器书签、X 收藏、Instagram 保存，以及 YouTube 的 Watch Later 与 Liked。浏览器侧会一次性导入整棵书签树并保留文件夹结构，之后新增的书签也会自动索引；其他三个平台按站点逐个开启后台同步。
保存之后多久能搜到？＋
一条 reel 完整可搜索大约需要 90 秒，更长的视频会相应更久，因为要完成转录、抽帧描述与屏上文字识别。刚保存立刻去搜可能还没索引完，等一会儿再查即可。
不懂外语的内容能搜吗？＋
可以。语音转录与搜索覆盖约 99 种语言，并且支持跨语言检索——用英文查询能找到印地语转录的内容，不需要先把问题翻译成原文语言。
搜索足够模糊时还准吗？＋
针对凭记忆写出的模糊查询，top-5 召回率为 89%。搜索会同时在说过的话、写下的文字、屏幕内容与页面外观四个层面比对，所以只记得一个片段也够用；万条规模的资料库查询响应在 100 ms 以内。
怎么把资料库接进 AI 助手？＋
Deepmark 本身是一个 MCP server。把 usedeepmark.com/api/mcp 填进 MCP 客户端，在浏览器里用 OAuth 授权一次，不需要生成 API key。它提供搜索、最近保存、完整书签详情与保存新链接四类工具，Claude Code、Claude.ai、Cursor、ChatGPT 等支持 MCP 的客户端都能接入。
agent 能看到我哪些数据？＋
每次调用都被限定在你的账号范围内，agent 只能读到你自己保存的内容，看不到其他用户的数据。授权通过 OAuth 在浏览器内完成，可以按客户端分别批准访问。
重复的收藏会不会入库两次？＋
不会。同步时已经在库中的条目会被自动跳过，只把新增部分写入，因此反复同步同一个平台不会造成重复。
