Co dělá “YouTube” MCP Server?

YouTube MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP) serveru, která umožňuje AI jazykovým modelům a asistentům programově pracovat s obsahem YouTube prostřednictvím standardizovaného rozhraní. Připojením YouTube MCP Serveru ke svému AI workflow můžete automatizovat správu videí, získat pokročilou analytiku, stahovat přepisy a spravovat kanály i playlisty přímo přes API volání. Tato integrace umožňuje vývojářům a AI agentům provádět úlohy jako vyhledávání videí, získávání detailních metadat, správu playlistů a analýzu statistik kanálů – vše bez opuštění vývojového prostředí. Server zvyšuje produktivitu tím, že zefektivňuje přístup k bohatým datům a službám YouTube, což z něj činí výkonný nástroj pro tvorbu obsahově zaměřených aplikací, automatizaci moderace a umožnění pokročilých AI workflow pro média.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

V souboru server.py ani podobných nejsou definovány žádné přímé nástroje. Následující funkce jsou naznačeny v README a mohou být implementovány jako nástroje:

• Získat detaily videa: Získání názvu, popisu, délky, atd.
• Vypsat videa kanálu: Získání seznamu videí pro konkrétní kanál.
• Získat statistiky videa: Přístup k počtu zhlédnutí, lajků a komentářů.
• Vyhledávat videa: Hledání videí na YouTube podle klíčových slov nebo filtrů.
• Získat přepisy videa: Stažení přepisů, titulků a vyhledávání v nich.
• Získat detaily a statistiky kanálu: Přístup k metadatům a analytice kanálů.
• Vypsat playlisty kanálu a položky playlistu: Správa a procházení playlistů.
• Získat přepisy videí v playlistu: Stažení přepisů pro všechna videa v playlistu.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Automatizovaná video analytika: Vývojáři mohou získávat statistiky zhlédnutí, lajků a komentářů pro sledování výkonu videí a získání užitečných poznatků.
• Moderace a správa obsahu: Server umožňuje nástrojům nebo agentům vypisovat videa kanálu, získávat detaily a spravovat playlisty, což usnadňuje automatizaci kurátorství a moderace obsahu.
• Získávání a vyhledávání přepisů: Umožňuje AI agentům získávat a analyzovat přepisy videí pro přístupnost, sumarizaci nebo vyhledávání v obsahu.
• Prozkoumávání kanálů a playlistů: Vývojáři mohou programově vypisovat playlisty kanálu, získávat jejich detaily a prozkoumávat položky v playlistech, což podporuje správu obsahu a doporučovací systémy.
• Pokročilé vyhledávání a filtrování: AI nástroje mohou využít server pro vyhledávání videí a playlistů na YouTube podle témat, trendů či pro kontrolu souladu s požadavky, což zjednodušuje výzkum i objevování.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Windsurf.

Claude

1. Nainstalujte balíček:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Upravte konfigurační soubor Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json na macOS nebo %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json ve Windows).
3. Přidejte konfiguraci YouTube MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "zubeid-youtube-mcp-server": {
         "command": "zubeid-youtube-mcp-server",
         "env": {
           "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude Desktop.
5. Ověřte, že server běží a je přístupný z Claude.

Alternativa pomocí NPX:

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "zubeid-youtube-mcp-server"],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cline.

Zabezpečení API klíčů

Doporučuje se ukládat svůj YouTube API klíč pomocí proměnných prostředí v konfiguraci. Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "zubeid-youtube-mcp-server": {
      "command": "zubeid-youtube-mcp-server",
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "youtube-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent toto MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “youtube-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na svou vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě poskytnutých informací a dvou tabulek je YouTube MCP Server dobře zdokumentován pro instalaci a použití na Claude, s jasnými instrukcemi pro zabezpečení API klíčů a bohatou sadou funkcí. Chybí však explicitní dokumentace šablon promptů, zdrojových primitiv a podpora sampling/roots, což omezuje jeho rozšiřitelnost pro pokročilé MCP workflow.

Náš názor

Celkově je tento MCP server silným kandidátem pro integraci obsahu a analytiky YouTube, zejména pro uživatele Claude. Absence dokumentace promptů/zdrojů a chybějící explicitní podpora sampling/roots jsou výraznými nevýhodami, ale pro praktickou správu videí a analytické workflow zůstává velmi užitečný.

MCP skóre: 7/10

MCP skóre