YouTube MCP Server-integratie

Wat doet de “YouTube” MCP Server?

De YouTube MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server-implementatie die AI-taalmodellen en assistenten in staat stelt om programmatisch met YouTube-inhoud te interageren via een gestandaardiseerde interface. Door de YouTube MCP Server aan je AI-workflow te koppelen, kun je videobeheer automatiseren, geavanceerde analyses uitvoeren, transcripts opvragen en kanalen en afspeellijsten direct beheren via API-aanroepen. Deze integratie stelt ontwikkelaars en AI-agenten in staat om taken uit te voeren als het zoeken naar video’s, het extraheren van gedetailleerde metadata, het beheren van afspeellijsten en het analyseren van kanaalstatistieken – allemaal zonder de ontwikkelomgeving te verlaten. De server verhoogt de productiviteit door de toegang tot YouTube’s schat aan data en diensten te stroomlijnen, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor het bouwen van contentgedreven applicaties, het automatiseren van contentmoderatie en het mogelijk maken van rijke AI-gestuurde mediaworkflows.

Lijst met prompts

Er zijn geen prompt-templates gedocumenteerd in de repository.

Lijst met resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository.

Lijst met tools

Er zijn geen directe tool-definities gevonden in server.py of vergelijkbare bestanden. De volgende functionaliteiten zijn geïmpliceerd door de README en kunnen als tools zijn geïmplementeerd:

• Videogegevens ophalen: Haal titel, beschrijving, duur, enz. op.
• Kanaalvideo’s opsommen: Haal een lijst op met video’s van een specifiek kanaal.
• Videostatistieken ophalen: Toegang tot aantal weergaven, likes en reacties.
• Video’s zoeken: Vind video’s op heel YouTube op trefwoord of filter.
• Videotranscripts ophalen: Haal transcripts, ondertitels op en doorzoek deze.
• Kanaalgegevens en statistieken ophalen: Metadata en analyses van kanalen raadplegen.
• Kanaalafspeellijsten en items opsommen: Beheer en verken afspeellijsten.
• Afspeellijst-videotranscripts ophalen: Haal transcripts van alle video’s in een afspeellijst op.

Gebruikssituaties van deze MCP Server

• Geautomatiseerde video-analyse: Ontwikkelaars kunnen de server gebruiken om kijk-, like- en reactie-statistieken op te halen om videoprestaties te monitoren en bruikbare inzichten te verkrijgen.
• Contentmoderatie en -beheer: De server stelt tools of agenten in staat om kanaalvideo’s te tonen, details op te halen en afspeellijsten te beheren, waardoor automatisering van contentcuratie en moderatie mogelijk wordt.
• Transcript-opvraging en -zoektocht: Stelt AI-agenten in staat om video-transcripts te extraheren en analyseren voor toegankelijkheid, samenvatting of contentzoektocht.
• Kanaal- en afspeellijstverkenning: Ontwikkelaars kunnen programmatisch kanaalafspeellijsten tonen, details opvragen en de items in afspeellijsten verkennen – ideaal voor contentbeheer en aanbevelingssystemen.
• Geavanceerd zoeken en filteren: AI-tools kunnen de server gebruiken om YouTube-video’s en afspeellijsten te doorzoeken op specifieke onderwerpen, trends of compliance-checks, wat onderzoek en ontdekking versnelt.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er zijn geen Windsurf-specifieke installatie-instructies beschikbaar in de repository.

Claude

1. Installeer het pakket:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Bewerk je Claude Desktop-configuratiebestand (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json op macOS of %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json op Windows).
3. Voeg de YouTube MCP Server-configuratie toe:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Claude Desktop.
5. Controleer of de server draait en bereikbaar is vanuit Claude.

Alternatief via NPX:

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

Cursor

Er zijn geen Cursor-specifieke installatie-instructies beschikbaar in de repository.

Cline

Er zijn geen Cline-specifieke installatie-instructies beschikbaar in de repository.

API-sleutels beveiligen

Het wordt aanbevolen om je YouTube API-sleutel op te slaan via omgevingsvariabelen in de configuratie. Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “youtube-mcp” te vervangen door de eigenlijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door jouw MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van de verstrekte informatie en de twee tabellen is de YouTube MCP Server goed gedocumenteerd voor installatie en gebruik op Claude, met duidelijke instructies voor het beveiligen van API-sleutels en een sterk featurepakket. Er ontbreekt echter expliciete documentatie voor prompt-templates, resource-primitieven en sampling/roots-ondersteuning, wat de uitbreidbaarheid voor geavanceerde MCP-workflows beperkt.

Onze mening

Over het algemeen is deze MCP-server een sterke kandidaat voor integratie van YouTube-content en -analyse, vooral voor Claude-gebruikers. Het ontbreken van prompt/resource-documentatie en het missen van expliciete sampling/roots-ondersteuning zijn duidelijke nadelen, maar het blijft zeer bruikbaar voor praktische workflows rond video- en contentanalyse.

MCP-score: 7/10

MCP-score