Intégration du serveur YouTube MCP

Que fait le serveur “YouTube” MCP ?

Le serveur YouTube MCP est une implémentation du serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet aux modèles de langage IA et aux assistants d’interagir de façon programmatique avec le contenu YouTube via une interface standardisée. En connectant le serveur YouTube MCP à votre workflow IA, vous pouvez automatiser la gestion des vidéos, accéder à des analyses avancées, récupérer des transcriptions et gérer directement chaînes et playlists via des appels d’API. Cette intégration permet aux développeurs et aux agents IA d’effectuer des tâches telles que la recherche de vidéos, l’extraction de métadonnées détaillées, la gestion de playlists et l’analyse des statistiques de chaînes, sans quitter leur environnement de développement. Le serveur accroît la productivité en rationalisant l’accès à la richesse de données et de services de YouTube, ce qui en fait un outil puissant pour créer des applications axées sur le contenu, automatiser la modération et permettre des workflows multimédias enrichis par l’IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

Aucune définition directe d’outil trouvée dans server.py ou des fichiers similaires. Les fonctionnalités suivantes sont suggérées par le README et peuvent être implémentées comme outils :

• Obtenir les détails d’une vidéo : Récupérer le titre, la description, la durée, etc.
• Lister les vidéos d’une chaîne : Récupérer la liste des vidéos pour une chaîne spécifique.
• Obtenir les statistiques d’une vidéo : Accéder au nombre de vues, likes et commentaires.
• Rechercher des vidéos : Trouver des vidéos sur YouTube par mot-clé ou filtre.
• Récupérer les transcriptions d’une vidéo : Obtenir les transcriptions, sous-titres, et effectuer des recherches à l’intérieur.
• Obtenir les détails et statistiques d’une chaîne : Accéder aux métadonnées et analyses pour les chaînes.
• Lister les playlists d’une chaîne et les éléments de playlist : Gérer et explorer les playlists.
• Obtenir les transcriptions des vidéos d’une playlist : Récupérer les transcriptions de toutes les vidéos d’une playlist.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Analyse vidéo automatisée : Les développeurs peuvent utiliser le serveur pour récupérer les statistiques de vues, likes et commentaires afin de suivre les performances des vidéos et obtenir des informations exploitables.
• Modération et gestion de contenu : Le serveur permet aux outils ou agents de lister les vidéos d’une chaîne, d’en récupérer les détails et de gérer les playlists, facilitant ainsi l’automatisation de la curation et de la modération du contenu.
• Récupération et recherche de transcriptions : Permet aux agents IA d’extraire et d’analyser les transcriptions vidéo pour l’accessibilité, la synthèse ou la recherche de contenu.
• Exploration de chaînes et de playlists : Les développeurs peuvent lister de manière programmatique les playlists d’une chaîne, obtenir des détails et explorer les éléments de playlists, soutenant la gestion de contenu et les systèmes de recommandation.
• Recherche et filtrage avancés : Les outils IA peuvent exploiter le serveur pour rechercher des vidéos et playlists YouTube sur des sujets, tendances ou vérifications de conformité spécifiques, fluidifiant la recherche et la découverte.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation spécifique à Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Installez le package :

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Modifiez votre fichier de configuration Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json sur macOS ou %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json sous Windows).
3. Ajoutez la configuration du serveur YouTube MCP :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude Desktop.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible depuis Claude.

Alternative avec NPX :

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

Cursor

Aucune instruction d’installation spécifique à Cursor n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction d’installation spécifique à Cline n’est fournie dans le dépôt.

Sécurisation des clés API

Il est recommandé de stocker votre clé API YouTube à l’aide de variables d’environnement dans la configuration. Exemple :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois la configuration effectuée, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “youtube-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations fournies et les deux tableaux, le serveur YouTube MCP est bien documenté pour l’installation et l’utilisation sur Claude, avec des instructions claires pour la sécurisation des clés API et un ensemble solide de fonctionnalités. Néanmoins, il manque une documentation explicite sur les modèles de prompt, les primitives de ressources et le support de l’échantillonnage/roots, ce qui limite son extensibilité pour des workflows MCP avancés.

Notre avis

Globalement, ce serveur MCP est un excellent candidat pour l’intégration du contenu et de l’analyse YouTube, en particulier pour les utilisateurs de Claude. Son absence de documentation sur les prompts/ressources et le manque de support explicite pour l’échantillonnage/roots sont des inconvénients notables, mais il demeure très utile pour les workflows pratiques de gestion et d’analyse vidéo.

Score MCP : 7/10

Score MCP