YouTube Video Samenvatter MCP Server

Wat doet de “YouTube Video Samenvatter” MCP Server?

De YouTube Video Samenvatter MCP (Model Context Protocol) Server is een gespecialiseerd hulpmiddel dat is ontworpen om ontwikkelworkflows te verbeteren door AI-assistenten in staat te stellen om content van YouTube-video’s op te halen en samen te vatten. Het stelt clients, zoals Claude, in staat om belangrijke informatie zoals videotitels, beschrijvingen en transcripties direct van YouTube te extraheren. Door externe databronnen—namelijk publieke YouTube-videometadata en transcripties—te verbinden met AI-agenten, stroomlijnt deze MCP-server taken als videosamenvatting en contextuele contentopvraging. Dit maakt het eenvoudiger voor ontwikkelaars en gebruikers om snel toegang te krijgen tot en inzicht te krijgen in videoinformatie binnen hun ontwikkelomgeving of AI-workflows.

Lijst van prompts

Er zijn geen expliciete prompt-sjablonen vermeld in de documentatie of repositorybestanden.

Lijst van bronnen

Er zijn geen expliciete bronnen gedocumenteerd in de repository of README.

Lijst van tools

Er worden geen tools expliciet vermeld in de README of hoofd-documentatie. De repositorystructuur suggereert dat samenvatting en data-extractie van YouTube-video’s kernfunctionaliteiten zijn, maar er zijn geen formele tooldefinities beschikbaar.

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• YouTube-video-samenvatting: Hiermee kunnen ontwikkelaars en AI-agenten samenvattingen van YouTube-video’s ophalen door titels, beschrijvingen en transcripties te extraheren, waardoor contentreview en begrip worden gestroomlijnd.
• Contentonderzoek: Biedt snelle extractie van videometadata, ondersteunt onderzoekstaken en contentcuratie door essentiële videocontent te leveren binnen ontwikkeltools.
• Geautomatiseerde kennisextractie: Helpt bij het extraheren en samenvatten van educatieve of informatieve video’s voor kennisbanken of interne documentatie.
• AI-chatintegratie: Integreert met conversatie-AI-agenten (zoals Claude) om vragen over videocontent te beantwoorden en samenvattingen op aanvraag te leveren.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat vereisten zoals Node.js geïnstalleerd zijn.
2. Lokaliseer je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de YouTube Video Samenvatter MCP Server toe aan het mcpServers object:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de MCP-server in je beschikbare servers verschijnt.

Claude

1. Controleer of Claude ondersteuning biedt voor aangepaste MCP-serverintegratie.
2. Ga naar de configuratie- of pluginbeheer-interface.
3. Voeg het volgende JSON-fragment toe:

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

4. Sla op en herlaad Claude.
5. Test door een samenvatting van een YouTube-video op te vragen.

Cursor

1. Installeer Node.js indien nog niet geïnstalleerd.
2. Open de instellingen of het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe:

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

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Bevestig de verbinding met de MCP-server.

Cline

1. Bereid je omgeving voor met Node.js.
2. Open het relevante Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende JSON-configuratie toe:

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

4. Sla je wijzigingen op en herstart Cline.
5. Controleer de serverintegratie.

API-sleutels beveiligen

Indien de server API-sleutels vereist, gebruik dan omgevingsvariabelen. Voorbeeld:

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

Verwijs naar je geheimen in de env sectie en vermijd het hardcoderen van gevoelige data.

Hoe je deze MCP gebruikt in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In de systeem MCP-configuratiesectie voeg je je MCP-serverdetails toe via dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “youtube-video-summarizer-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door de eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

Deze MCP-server biedt een gerichte en nuttige functie (YouTube-video-samenvatting), maar mist gedetailleerde documentatie over bronnen, prompts en expliciete tooldefinities. Voor een publieke MCP-server zouden meer implementatiedetails en voorbeelden de duidelijkheid en bruikbaarheid verbeteren.

MCP-score

Op basis van de twee tabellen hierboven krijgt deze MCP-server een score van 4/10—de server dekt de basis en heeft een duidelijke use-case, maar mist diepgang en expliciete MCP-primitieven (tools, bronnen, prompts) die het tot een modelvoorbeeld voor nieuwe MCP-serverontwikkelaars zouden maken.