YouTube MCP Server-integrasjon

Hva gjør “YouTube” MCP Server?

YouTube MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementasjon som gjør det mulig for AI-språkmodeller og assistenter å samhandle programmessig med YouTube-innhold gjennom et standardisert grensesnitt. Ved å koble YouTube MCP Server til din AI-arbeidsflyt, kan du automatisere videostyring, få tilgang til avansert analyse, hente ut tekst og administrere kanaler og spillelister direkte via API-kall. Denne integrasjonen gir utviklere og AI-agenter mulighet til å utføre oppgaver som å søke etter videoer, hente detaljert metadata, administrere spillelister og analysere kanalstatistikk, alt uten å forlate utviklingsmiljøet sitt. Serveren øker produktiviteten ved å forenkle tilgangen til YouTubes store mengde data og tjenester, og gjør den til et kraftig verktøy for å bygge innholdsdrevne applikasjoner, automatisere innholdsmoderering og muliggjøre avanserte, AI-drevne mediearbeidsflyter.

Liste over prompts

Ingen prompt-maler er dokumentert i repository.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i repository.

Liste over verktøy

Ingen direkte verktøysdefinisjoner funnet i server.py eller lignende filer. Følgende funksjoner er antydet av README og kan være implementert som verktøy:

• Hent videodetaljer: Hent tittel, beskrivelse, varighet osv.
• List kanalvideoer: Hent en liste over videoer for en spesifikk kanal.
• Hent videostatistikk: Få tilgang til visninger, likerklikk og antall kommentarer.
• Søk etter videoer: Finn videoer på YouTube etter nøkkelord eller filter.
• Hent videoteksutdrag: Hent tekst, undertekster og søk i dem.
• Hent kanaldetaljer og statistikk: Få tilgang til metadata og analyse for kanaler.
• List kanalspillelister og spillelisteelementer: Administrer og utforsk spillelister.
• Hent spillelistevideoteksutdrag: Hent tekst for alle videoer i en spilleliste.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert videoanalyse: Utviklere kan bruke serveren til å hente visnings-, liker- og kommentartall for å overvåke videoprestasjon og få handlingsrettede innsikter.
• Innholdsmoderering og -administrasjon: Serveren gjør det mulig for verktøy eller agenter å liste kanalvideoer, hente detaljer og administrere spillelister, og forenkler automatisering av innholdskurering og moderering.
• Tekstuttrekk og søk: Gjør det mulig for AI-agenter å hente og analysere videoteksutdrag for tilgjengelighet, oppsummering eller innholdssøk.
• Kanal- og spillelisteutforskning: Utviklere kan programmessig liste kanalspillelister, hente detaljer og utforske spillelisteelementer, og gir mulighet for innholdsadministrasjon og anbefalingssystemer.
• Avansert søk og filtrering: AI-verktøy kan bruke serveren til å søke etter YouTube-videoer og spillelister for spesifikke temaer, trender eller samsvarskontroller, og forenkler forskning og oppdagelse.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen Windsurf-spesifikke oppsettinstruksjoner er gitt i repository.

Claude

1. Installer pakken:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Rediger din Claude Desktop-konfigurasjonsfil (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json på macOS eller %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json på Windows).
3. Legg til YouTube MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Claude Desktop på nytt.
5. Bekreft at serveren kjører og er tilgjengelig fra Claude.

Alternativ med NPX:

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

Cursor

Ingen Cursor-spesifikke oppsettinstruksjoner er gitt i repository.

Cline

Ingen Cline-spesifikke oppsettinstruksjoner er gitt i repository.

Sikring av API-nøkler

Det anbefales å lagre YouTube API-nøkkelen din ved å bruke miljøvariabler i konfigurasjonen. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “youtube-mcp” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på informasjonen som er gitt, og de to tabellene, er YouTube MCP Server godt dokumentert for installasjon og bruk på Claude, med tydelige instruksjoner for sikring av API-nøkler og et sterkt funksjonssett. Den mangler imidlertid eksplisitt dokumentasjon for prompt-maler, ressursprimitiver og sampling/roots-støtte, noe som begrenser dens utvidbarhet for avanserte MCP-arbeidsflyter.

Vår mening

Alt i alt er denne MCP-serveren en sterk kandidat for YouTube-innholds- og analyseintegrasjon, spesielt for Claude-brukere. Mangelen på dokumentasjon for prompt/ressurser og manglende eksplisitt sampling/roots-støtte er merkbare ulemper, men den er fortsatt svært nyttig for praktiske arbeidsflyter med videoadministrasjon og analyse.

MCP-score: 7/10

MCP-score