Integrare server MCP YouTube

Ce face serverul MCP “YouTube”?

Serverul YouTube MCP este o implementare a Model Context Protocol (MCP) care permite modelelor lingvistice AI și asistenților să interacționeze programatic cu conținutul YouTube printr-o interfață standardizată. Prin conectarea serverului YouTube MCP la fluxul tău de lucru AI, poți automatiza gestionarea videoclipurilor, accesa analize avansate, extrage transcripturi și gestiona canale și playlisturi direct prin apeluri API. Această integrare oferă dezvoltatorilor și agenților AI posibilitatea de a efectua sarcini precum căutarea de videoclipuri, extragerea de metadate detaliate, gestionarea playlisturilor și analizarea statisticilor canalului, fără a părăsi mediul de dezvoltare. Serverul crește productivitatea prin simplificarea accesului la bogăția de date și servicii YouTube, făcându-l un instrument puternic pentru construirea de aplicații bazate pe conținut, automatizarea moderării conținutului și crearea de fluxuri media AI complexe.

Lista de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este documentat în repository.

Lista de Resurse

Nu există resurse MCP explicite documentate în repository.

Lista de Unelte

Nu există definiții directe de unelte găsite în server.py sau fișiere similare. Următoarele funcții sunt sugerate de README și pot fi implementate ca unelte:

• Obține detalii video: Recuperează titlul, descrierea, durata etc.
• Listează videoclipurile canalului: Obține o listă de videoclipuri pentru un anumit canal.
• Obține statistici video: Accesează numărul de vizualizări, aprecieri și comentarii.
• Caută videoclipuri: Găsește videoclipuri pe YouTube după cuvinte cheie sau filtre.
• Recuperează transcripturi video: Obține transcripturi, subtitrări și realizează căutări în acestea.
• Obține detalii și statistici canal: Accesează metadate și analize pentru canale.
• Listează playlisturile canalului și elementele din playlist: Gestionează și explorează playlisturi.
• Recuperează transcripturile videoclipurilor din playlist: Extrage transcripturi pentru toate videoclipurile dintr-un playlist.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Analiză video automată: Dezvoltatorii pot folosi serverul pentru a obține statistici de vizualizări, aprecieri și comentarii pentru monitorizarea performanței video și obținerea de perspective relevante.
• Moderare și gestionare conținut: Serverul permite instrumentelor sau agenților să listeze videoclipurile canalului, să recupereze detalii și să gestioneze playlisturi, facilitând automatizarea curățării și moderării conținutului.
• Extragere și căutare transcripturi: Permite agenților AI să extragă și să analizeze transcripturi video pentru accesibilitate, sumarizare sau căutare de conținut.
• Explorare canale și playlisturi: Dezvoltatorii pot lista programatic playlisturile canalului, pot obține detalii și pot explora elementele din playlist, facilitând gestionarea conținutului și sistemele de recomandare.
• Căutare și filtrare avansată: Instrumentele AI pot folosi serverul pentru a căuta videoclipuri și playlisturi YouTube pe subiecte, tendințe sau pentru verificări de conformitate, simplificând cercetarea și descoperirea.

Cum se configurează

Windsurf

Nicio instrucțiune specifică pentru Windsurf nu este furnizată în repository.

Claude

1. Instalează pachetul:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Editează fișierul de configurare Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json pe macOS sau %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json pe Windows).
3. Adaugă configurația serverului YouTube MCP:

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

4. Salvează configurația și repornește Claude Desktop.
5. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil din Claude.

Alternativ, folosind NPX:

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

Cursor

Nicio instrucțiune specifică pentru Cursor nu este furnizată în repository.

Cline

Nicio instrucțiune specifică pentru Cline nu este furnizată în repository.

Securizarea cheilor API

Este recomandat să stochezi cheia YouTube API folosind variabile de mediu în configurație. Exemplu:

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

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “youtube-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al propriului server MCP.

Prezentare generală

Pe baza informațiilor furnizate și a celor două tabele, serverul YouTube MCP este bine documentat pentru instalare și utilizare pe Claude, cu instrucțiuni clare pentru securizarea cheilor API și o suită de funcții robustă. Totuși, îi lipsesc documentația explicită pentru șabloane de prompt, primitive de resurse și suport sampling/roots, ceea ce îi limitează extensibilitatea pentru fluxuri MCP avansate.

Opinia noastră

Per total, acest server MCP este un candidat solid pentru integrarea YouTube de conținut și analitice, mai ales pentru utilizatorii Claude. Lipsa documentației pentru prompturi/resurse și suportul explicit pentru sampling/roots sunt dezavantaje notabile, însă rămâne foarte util pentru fluxuri practice de gestionare și analiză video.

Scor MCP: 7/10

Scor MCP