YouTube Video Summarizer MCP Server

Was macht der “YouTube Video Summarizer” MCP Server?

Der YouTube Video Summarizer MCP (Model Context Protocol) Server ist ein spezialisiertes Tool zur Verbesserung von Entwicklungs-Workflows, indem er KI-Assistenten ermöglicht, Inhalte aus YouTube-Videos abzurufen und zusammenzufassen. Er erlaubt es Clients wie Claude, wichtige Informationen einschließlich Video-Titel, Beschreibungen und Transkripte direkt von YouTube zu extrahieren. Durch die Verbindung externer Datenquellen – nämlich die öffentlichen YouTube-Video-Metadaten und Transkripte – mit KI-Agenten rationalisiert dieser MCP-Server Aufgaben wie Videozusammenfassung und kontextbezogene Inhaltsabfrage und erleichtert es Entwicklern und Nutzern, Videoinformationen schnell in ihren Entwicklungsumgebungen oder KI-Workflows zu nutzen und zu verarbeiten.

Liste der Prompts

In der Dokumentation oder den Repository-Dateien sind keine expliziten Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder README sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Im README oder der Root-Dokumentation sind keine Tools explizit gelistet. Die Repository-Struktur legt nahe, dass Zusammenfassung und Datenextraktion von YouTube-Videos Kernfunktionen sind, jedoch werden keine formalen Tool-Definitionen bereitgestellt.

Anwendungsfälle für diesen MCP-Server

• YouTube-Videozusammenfassung: Ermöglicht Entwicklern und KI-Agenten, Zusammenfassungen von YouTube-Videos durch Extraktion von Titeln, Beschreibungen und Transkripten abzurufen und so Inhaltsüberprüfung und Verständnis zu beschleunigen.
• Content-Research: Unterstützt die schnelle Extraktion von Video-Metadaten und fördert Rechercheaufgaben und Inhaltskuratierung, indem relevanter Videokontext in Entwicklungstools bereitgestellt wird.
• Automatisierte Wissensextraktion: Unterstützt die Extraktion und Zusammenfassung von Lehr- oder Informationsvideos für Wissensdatenbanken oder interne Dokumentation.
• KI-Chat-Integration: Integriert sich mit konversationalen KI-Agenten (z. B. Claude), um Fragen zu Videoinhalten zu beantworten und Zusammenfassungen auf Nachfrage bereitzustellen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Voraussetzungen wie Node.js installiert sind.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den YouTube Video Summarizer MCP Server zum mcpServers-Objekt hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "youtube-video-summarizer-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["youtube-video-summarizer-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP-Server in Ihrer Serverliste erscheint.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Claude die Integration benutzerdefinierter MCP-Server unterstützt.
2. Öffnen Sie die Konfigurations- oder Plugin-Verwaltungsoberfläche.
3. Fügen Sie diesen JSON-Schnipsel ein:

   {
     "mcpServers": {
       "youtube-video-summarizer-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["youtube-video-summarizer-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Claude neu laden.
5. Testen Sie eine Abfrage zur YouTube-Videozusammenfassung.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Öffnen Sie die Einstellungen oder Konfigurationsdatei von Cursor.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "youtube-video-summarizer-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["youtube-video-summarizer-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Verbindung zum MCP-Server bestätigen.

Cline

1. Bereiten Sie Ihre Umgebung mit Node.js vor.
2. Öffnen Sie die entsprechende Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgende JSON-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "youtube-video-summarizer-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["youtube-video-summarizer-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die Serverintegration.

API-Schlüssel absichern

Wenn der Server API-Schlüssel benötigt, verwenden Sie Umgebungsvariablen. Beispiel:

{
  "env": {
    "YOUTUBE_API_KEY": "ihr-api-key"
  },
  "inputs": {}
}

Verweisen Sie auf Ihre Secrets im env-Bereich und vermeiden Sie das Hartkodieren sensibler Daten.

Verwendung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst 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 der System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

{
  "youtube-video-summarizer-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://ihrmcpserver.beispiel/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “youtube-video-summarizer-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server bietet eine fokussierte und nützliche Funktion (YouTube-Videozusammenfassung), es mangelt jedoch an detaillierter Dokumentation zu Ressourcen, Prompts und expliziten Tool-Definitionen. Für einen öffentlichen MCP-Server wären mehr Implementierungsdetails und Beispiele hilfreich für Klarheit und Nutzbarkeit.

MCP Score

Basierend auf den beiden obigen Tabellen erhält dieser MCP-Server eine Bewertung von 4/10 – er deckt die Grundlagen ab und hat einen klaren Anwendungsfall, es fehlt ihm jedoch an Tiefe und expliziten MCP-Primitiven (Tools, Ressourcen, Prompts), die ihn zu einem Modellbeispiel für neue MCP-Server-Entwickler machen würden.