YouTube-MCP-Server-Integration

Was macht der “YouTube” MCP Server?

Der YouTube MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), der es KI-Sprachmodellen und -Assistenten ermöglicht, programmatisch über eine standardisierte Schnittstelle mit YouTube-Inhalten zu interagieren. Durch die Anbindung des YouTube MCP Servers an Ihren KI-Workflow können Sie Videomanagement automatisieren, erweiterte Analysen abrufen, Transkripte erhalten sowie Kanäle und Playlists direkt per API verwalten. Diese Integration befähigt Entwickler und KI-Agenten, Aufgaben wie Videosuche, Metadaten-Extraktion, Playlist-Verwaltung und Analyse von Kanalstatistiken durchzuführen, ohne die Entwicklungsumgebung zu verlassen. Der Server steigert die Produktivität, indem er den Zugriff auf YouTubes Daten und Dienste vereinfacht und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug für contentgetriebene Anwendungen, Automatisierung von Inhaltsmoderation und komplexe KI-basierte Medien-Workflows.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Templates dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Keine direkten Tool-Definitionen in server.py oder ähnlichen Dateien gefunden. Die folgenden Features werden durch die README impliziert und könnten als Tools implementiert sein:

• Videodetails abrufen: Titel, Beschreibung, Dauer usw. auslesen.
• Kanalvideos auflisten: Liste der Videos für einen bestimmten Kanal abrufen.
• Videostatistiken abrufen: Zugriffe, Likes und Kommentaranzahl einsehen.
• Videos suchen: Durchsuchen von YouTube nach Stichworten oder Filtern.
• Videotranskripte abrufen: Transkripte, Untertitel abrufen und darin suchen.
• Kanal-Details und -Statistiken: Metadaten und Analysen zu Kanälen einsehen.
• Kanal-Playlists und Playlist-Elemente auflisten: Playlists verwalten und durchsuchen.
• Playlist-Video-Transkripte abrufen: Transkripte sämtlicher Videos einer Playlist sammeln.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Videoanalyse: Entwickler können Ansichten, Likes und Kommentare abrufen, um die Performance zu überwachen und Erkenntnisse zu gewinnen.
• Inhaltsmoderation und -verwaltung: Tools oder Agenten können Kanalvideos auflisten, Details abrufen und Playlists verwalten – zur Automatisierung von Kuratierung und Moderation.
• Transkriptabfrage und -suche: Ermöglicht KI-Agenten, Videotranskripte für Barrierefreiheit, Zusammenfassungen oder Suche zu extrahieren und zu analysieren.
• Kanal- und Playlist-Erkundung: Entwickler können Playlists programmatisch auflisten, Details abrufen und Playlist-Elemente durchsuchen – ideal für Content-Management und Empfehlungssysteme.
• Erweiterte Suche und Filterung: KI-Tools können den Server nutzen, um gezielt YouTube-Videos und Playlists nach Themen, Trends oder Compliance zu durchsuchen – für effiziente Recherche und Entdeckung.

Wie richtet man es ein

Windsurf

Im Repository sind keine Windsurf-spezifischen Einrichtungshinweise hinterlegt.

Claude

1. Paket installieren:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Bearbeiten Sie Ihre Claude Desktop Konfigurationsdatei (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json auf macOS oder %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json unter Windows).
3. Fügen Sie die YouTube MCP Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Konfiguration speichern und Claude Desktop neu starten.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und von Claude erreichbar ist.

Alternative mit NPX:

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

Cursor

Im Repository sind keine Cursor-spezifischen Einrichtungshinweise hinterlegt.

Cline

Im Repository sind keine Cline-spezifischen Einrichtungshinweise hinterlegt.

So sichern Sie Ihren API-Schlüssel

Empfohlen ist, den YouTube API-Schlüssel als Umgebungsvariable in der Konfiguration zu speichern. Beispiel:

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

Wie nutzt man dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit allen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “youtube-mcp” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen zu aktualisieren.

Übersicht

Basierend auf den bereitgestellten Informationen und den beiden Tabellen ist der YouTube MCP Server für Installation und Nutzung auf Claude gut dokumentiert, mit klaren Hinweisen zur API-Key-Sicherung und einem soliden Funktionsumfang. Allerdings fehlen explizite Dokumentation zu Prompt-Templates, Ressourcen-Primitiven sowie Sampling/Roots-Support, was die Erweiterbarkeit für fortgeschrittene MCP-Workflows einschränkt.

Unsere Meinung

Insgesamt ist dieser MCP-Server eine starke Option für die YouTube-Content- und Analyse-Integration – insbesondere für Claude-Nutzer. Die fehlende Prompt-/Resource-Dokumentation sowie die nicht vorhandene Sampling/Roots-Unterstützung sind klare Schwächen, jedoch bleibt der Server für praktische Videoverwaltungs- und Analyse-Workflows sehr nützlich.

MCP Score: 7/10

MCP Score