“YouTube” MCP 서버는 무엇을 하나요?

YouTube MCP 서버는 AI 언어 모델과 어시스턴트가 표준화된 인터페이스를 통해 YouTube 콘텐츠와 프로그래밍적으로 상호작용할 수 있도록 하는 Model Context Protocol(MCP) 서버 구현입니다. YouTube MCP 서버를 AI 워크플로우에 연결하면 비디오 관리 자동화, 고급 분석 접근, 자막 추출, 채널 및 재생목록 관리를 API 호출로 직접 처리할 수 있습니다. 이 통합을 통해 개발자와 AI 에이전트는 동영상 검색, 상세 메타데이터 추출, 재생목록 관리, 채널 통계 분석 등 다양한 작업을 개발 환경 내에서 수행할 수 있습니다. 서버는 YouTube의 방대한 데이터와 서비스에 대한 접근을 간소화하여, 콘텐츠 기반 애플리케이션 구축, 콘텐츠 모더레이션 자동화, AI 기반 미디어 워크플로우 구축에 강력한 도구가 됩니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

server.py 또는 유사 파일에 직접적인 도구 정의는 없으나, README에서 다음 기능이 도구로 구현될 수 있음이 암시되어 있습니다:

• 비디오 세부 정보 가져오기: 제목, 설명, 재생시간 등 추출
• 채널 동영상 목록: 특정 채널의 동영상 리스트 가져오기
• 비디오 통계: 조회수, 좋아요, 댓글 수 등 접근
• 동영상 검색: YouTube 전체에서 키워드/필터로 동영상 찾기
• 비디오 자막 추출: 자막/캡션 가져오기 및 내에서 검색
• 채널 세부정보 및 통계: 채널의 메타데이터와 분석 정보 접근
• 채널 재생목록 및 항목 목록: 재생목록 관리 및 탐색
• 재생목록 내 모든 동영상 자막 추출: 재생목록 내 모든 동영상의 자막 불러오기

MCP 서버의 활용 사례

• 자동 비디오 분석: 서버를 통해 조회수, 좋아요, 댓글 통계를 가져와 동영상 성과를 모니터링하고 인사이트를 도출할 수 있습니다.
• 콘텐츠 모더레이션 및 관리: 도구나 에이전트가 채널 동영상을 나열하고, 세부 정보를 조회하며, 재생목록을 관리할 수 있어 콘텐츠 큐레이션 및 모더레이션 자동화가 가능합니다.
• 자막 추출 및 검색: AI 에이전트가 비디오 자막을 추출·분석하여 접근성, 요약, 콘텐츠 검색 등에 활용할 수 있습니다.
• 채널 및 재생목록 탐색: 개발자가 프로그래밍적으로 채널 재생목록을 나열하고, 세부정보를 조회하며, 재생목록 항목을 탐색할 수 있어 콘텐츠 관리 및 추천 시스템 구축이 쉬워집니다.
• 고급 검색 및 필터링: AI 도구가 서버를 이용해 특정 주제, 트렌드, 규정 준수 등 목적에 따라 YouTube 동영상과 재생목록을 검색·필터링할 수 있어 연구와 탐색이 간소화됩니다.

설치 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 전용 설치 안내가 제공되지 않습니다.

Claude

1. 패키지 설치:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Claude Desktop 설정 파일 편집 (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)
3. YouTube MCP 서버 설정 추가:

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

4. 설정 저장 후 Claude Desktop 재시작
5. 서버가 Claude에서 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인

NPX를 이용한 대안:

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

Cursor

저장소에 Cursor 전용 설치 안내가 제공되지 않습니다.

Cline

저장소에 Cline 전용 설치 안내가 제공되지 않습니다.

API 키 보안 관리

YouTube API 키는 환경 변수로 설정 파일에 저장하는 것이 권장됩니다. 예시:

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

MCP를 플로우 내에서 사용하는 법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같이 MCP 서버 정보를 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “youtube-mcp"는 실제 사용 중인 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버로 교체하세요.

개요

제공된 정보와 표를 종합하면, YouTube MCP 서버는 Claude에서의 설치 및 사용에 대해 잘 문서화되어 있으며, API 키 보안 및 다양한 기능도 명확히 안내되어 있습니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 리소스 프리미티브, 샘플링/roots 지원에 대한 명시적 문서가 없어 고급 MCP 워크플로우 확장성에는 한계가 있습니다.

의견

전반적으로 이 MCP 서버는 특히 Claude 사용자에게 YouTube 콘텐츠 및 분석 통합에 적합한 강력한 선택지입니다. 프롬프트/리소스 문서화와 명확한 샘플링/roots 지원이 아쉽지만, 실질적인 비디오 관리와 분석 워크플로우에는 충분히 유용합니다.

MCP 점수: 7/10

MCP 점수