YouTube Video Sammanfattare MCP-server

Vad gör “YouTube Video Sammanfattare” MCP-servern?

YouTube Video Sammanfattare MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat verktyg som förbättrar utvecklingsarbetsflöden genom att låta AI-assistenter hämta och sammanfatta innehåll från YouTube-videor. Den gör det möjligt för klienter, såsom Claude, att extrahera nyckelinformation inklusive videotitlar, beskrivningar och transkriptioner direkt från YouTube. Genom att koppla externa datakällor – nämligen YouTubes publika videometadata och transkriptioner – till AI-agenter, förenklar denna MCP-server uppgifter som videosammanfattning och kontextuell innehållshämtning, vilket gör det enklare för utvecklare och användare att snabbt komma åt och bearbeta videoinformation i sina utvecklingsmiljöer eller AI-arbetsflöden.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar listas i dokumentationen eller i repository-filer.

Lista över resurser

Inga explicita resurser är dokumenterade i repositoryt eller README.

Lista över verktyg

Inga verktyg listas uttryckligen i README eller dokumentation på rot-nivå. Repositoryts struktur antyder att sammanfattning och dataextraktion från YouTube-videor är kärnfunktioner, men inga formella verktygsdefinitioner finns.

Användningsområden för denna MCP-server

• YouTube-videosammanfattning: Gör det möjligt för utvecklare och AI-agenter att hämta sammanfattningar av YouTube-videor genom att extrahera titlar, beskrivningar och transkriptioner, vilket förenklar innehållsöversikt och förståelse.
• Innehållsresearch: Möjliggör snabb extraktion av videometadata och stödjer research och innehållskurering genom att tillhandahålla viktig videokontext i utvecklingsverktyg.
• Automatiserad kunskapsextraktion: Hjälper till att extrahera och sammanfatta utbildnings- eller informationsvideor för kunskapsbaser eller intern dokumentation.
• AI-chattintegration: Integreras med konversationsbaserade AI-agenter (t.ex. Claude) för att kunna besvara frågor om videoinnehåll och ge sammanfattningar på begäran.

Så sätter du upp den

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js är installerade.
2. Leta upp din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till YouTube Video Sammanfattare MCP-server i mcpServers-objektet:

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

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera att MCP-servern dyker upp i din lista över tillgängliga servrar.

Claude

1. Säkerställ att Claude stöder integration av anpassad MCP-server.
2. Gå till konfigurations- eller pluginhanteringsgränssnittet.
3. Infoga följande JSON-snutt:

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

4. Spara och ladda om Claude.
5. Testa genom att fråga efter en YouTube-videosammanfattning.

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Öppna Cursors inställningar eller konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Bekräfta anslutningen till MCP-servern.

Cline

1. Se till att din miljö har Node.js.
2. Öppna relevant Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till följande JSON-konfiguration:

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

4. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Verifiera serverintegrationen.

Skydda API-nycklar

Om servern kräver API-nycklar, använd miljövariabler. Exempel:

{
  "env": {
    "YOUTUBE_API_KEY": "din-api-nyckel"
  },
  "inputs": {}
}

Referera till dina hemligheter i env-sektionen och undvik att hårdkoda känsliga data.

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfiguration, klistra in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "youtube-video-summarizer-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dittmcpserver.exempel/sokvag-till-mcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “youtube-video-summarizer-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Denna MCP-server erbjuder en fokuserad och användbar funktion (YouTube-videosammanfattning), men saknar detaljerad dokumentation kring resurser, prompts och uttryckliga verktygsdefinitioner. För en publik MCP-server skulle fler implementeringsdetaljer och exempel öka tydligheten och användbarheten.

MCP-betyg

Baserat på tabellerna ovan får denna MCP-server betyget 4/10 – den täcker grunderna och har ett tydligt användningsområde, men saknar djup och uttryckliga MCP-primitiver (verktyg, resurser, prompts) som skulle göra den till ett modell-exempel för nya MCP-serverutvecklare.