Czym zajmuje się serwer “YouTube” MCP?

Serwer YouTube MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP), która umożliwia modelom językowym AI i asystentom programową interakcję z treściami YouTube przez ustandaryzowany interfejs. Podłączając serwer YouTube MCP do swojego workflow AI, możesz automatyzować zarządzanie filmami, uzyskiwać zaawansowaną analitykę, pobierać transkrypcje oraz zarządzać kanałami i playlistami bezpośrednio za pomocą wywołań API. Integracja ta pozwala deweloperom i agentom AI na wyszukiwanie filmów, pobieranie szczegółowych metadanych, zarządzanie playlistami oraz analizę statystyk kanału — wszystko bez opuszczania środowiska programistycznego. Serwer zwiększa produktywność dzięki usprawnieniu dostępu do bogactwa danych i usług YouTube, czyniąc go potężnym narzędziem do budowy aplikacji opartych na treściach, automatyzacji moderacji oraz rozbudowanych workflow AI z mediami.

Lista promptów

Brak udokumentowanych szablonów promptów w repozytorium.

Lista zasobów

Brak jawnie udokumentowanych zasobów MCP w repozytorium.

Lista narzędzi

Brak bezpośrednich definicji narzędzi w server.py lub podobnych plikach. Poniższe funkcje są sugerowane przez README i mogą być zaimplementowane jako narzędzia:

• Pobieranie szczegółów filmu: Tytuł, opis, długość itd.
• Lista filmów kanału: Pobierz listę filmów dla wybranego kanału.
• Pobieranie statystyk filmu: Dostęp do liczby wyświetleń, polubień i komentarzy.
• Wyszukiwanie filmów: Znajduj filmy na YouTube według słowa kluczowego lub filtra.
• Pobieranie transkrypcji filmu: Pobierz transkrypcje, napisy i przeszukuj je.
• Pobieranie szczegółów i statystyk kanału: Dostęp do metadanych i analityki kanałów.
• Lista playlist i elementów playlisty kanału: Zarządzanie i eksploracja playlist.
• Pobieranie transkrypcji filmów z playlisty: Pobierz transkrypcje dla wszystkich filmów w playliście.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczna analityka wideo: Programiści mogą używać serwera do pobierania statystyk wyświetleń, polubień i komentarzy, aby monitorować wyniki filmów i uzyskiwać cenne informacje.
• Moderacja i zarządzanie treściami: Serwer pozwala narzędziom lub agentom na listowanie filmów kanału, pobieranie szczegółów i zarządzanie playlistami, co ułatwia automatyzację kuracji i moderacji treści.
• Pobieranie i przeszukiwanie transkrypcji: Umożliwia agentom AI wyodrębnianie i analizowanie transkrypcji filmów pod kątem dostępności, podsumowań lub wyszukiwania treści.
• Eksploracja kanałów i playlist: Programiści mogą programowo listować playlisty kanału, pobierać szczegóły i eksplorować elementy playlist, wspierając zarządzanie treściami i systemy rekomendacji.
• Zaawansowane wyszukiwanie i filtrowanie: Narzędzia AI mogą korzystać z serwera, aby wyszukiwać filmy i playlisty na YouTube pod kątem konkretnych tematów, trendów czy kontroli zgodności, usprawniając badania i odkrywanie.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji specyficznych dla Windsurf w repozytorium.

Claude

1. Zainstaluj pakiet:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json na macOS lub %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json w Windows).
3. Dodaj konfigurację serwera YouTube MCP:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny z Claude.

Alternatywa z użyciem NPX:

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

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji specyficznych dla Cursor w repozytorium.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji specyficznych dla Cline w repozytorium.

Zabezpieczanie kluczy API

Zaleca się przechowywanie klucza YouTube API jako zmiennej środowiskowej w konfiguracji. Przykład:

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

Jak korzystać z tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może używać tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zamienić “youtube-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych informacji i tabel, serwer YouTube MCP jest dobrze udokumentowany pod względem instalacji i użycia z Claude, z jasnymi instrukcjami dotyczącymi zabezpieczenia kluczy API i szerokim zakresem funkcji. Brakuje mu jednak jawnej dokumentacji szablonów promptów, prymitywów zasobów oraz wsparcia sampling/roots, co ogranicza jego rozbudowę w zaawansowanych workflow MCP.

Nasza opinia

Ogólnie, ten serwer MCP to mocny kandydat do integracji treści i analityki YouTube, szczególnie dla użytkowników Claude. Brak dokumentacji promptów/zasobów oraz jawnego wsparcia sampling/roots to zauważalne minusy, ale pozostaje bardzo przydatny w praktycznych zastosowaniach do zarządzania filmami i analityki.

Ocena MCP: 7/10

Ocena MCP