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# yt\_mcp — YouTube Comments MCP Server
一個遵循 **Model Context Protocol (MCP)** 的本機伺服器。提供工具：
* `fetch_comments(videoUrl, order="relevance|time", max=300)`
以 YouTube Data API v3 取得並展開 **頂層留言＋回覆**，回傳 **JSON 字串**。
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## 需求
* Python 3.10+
* 已啟用 **YouTube Data API v3** 的 API 金鑰
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## 安裝
```bash
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install "mcp[cli]" httpx python-dotenv
```
### 設定金鑰（擇一）
**A. 用 `.env`（推薦）**
在專案根目錄建立 `.env`：
```
YOUTUBE_API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE
```
**B. 寫在客戶端設定的 `env`（見下方範例）**
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## 在 Claude Desktop 使用（本機 STDIO）
1. 開啟：**Settings → Developer → Local MCP servers → Edit Config**
2. 加入（請把絕對路徑換成你的實際路徑）：
```json
{
"mcpServers": {
"yt_comments": {
"command": "<abs path>/yt_mcp/.venv/bin/python",
"args": ["<abs path>/yt_mcp/server.py"],
"env": { "YOUTUBE_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } // 若已用 .env，可移除此段
}
}
}
```
> 也可不填 `env`，改用專案根目錄的 `.env`。
3. 回到 **Local MCP servers** 啟動 `yt_comments`。
4. 新開對話請 Claude 呼叫：
```text
yt_comments.fetch_comments(
videoUrl="https://www.youtube.com/watch?v=XXXXXXXXXXX",
order="relevance",
max=300
)
```
接著請模型做摘要／分類／翻譯並輸出報告。
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## 在 MCP Inspector 測試
* **Transport**：`STDIO`
* **Command**：`<abs path>/yt_mcp/.venv/bin/python`
* **Arguments**：`<abs path>/yt_mcp/server.py`
* **Environment（可選）**：`YOUTUBE_API_KEY=YOUR_API_KEY`
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## 輸出格式（節選）
```json
{
"video_id": "abcdEFGhijk",
"order": "relevance",
"requested": 300,
"total_returned": 278,
"items": [
{
"id": "...",
"parentId": null,
"author": "Somebody",
"publishedAt": "2025-01-01T12:34:56Z",
"likeCount": 42,
"text": "Great video!"
}
]
}
```
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## Troubleshooting
* **Missing YOUTUBE\_API\_KEY**
在 `.env` 或設定的 `env` 補上金鑰，並確認金鑰已啟用 **YouTube Data API v3**。
* **找不到 `server.py`**
在設定裡把 **`args` 改用絕對路徑**（例如 `"/Users/you/yt_mcp/server.py"`）。
* **ModuleNotFoundError**
確認已在虛擬環境內安裝相依套件（`"mcp[cli]" httpx python-dotenv`）。
* **HTTP 403/400**
可能是配額不足、影片關閉留言、或金鑰權限未開。
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## 安全
* `.env` 已在 `.gitignore` 中，**請勿**提交金鑰。
* 若曾不小心提交金鑰，請 **旋轉金鑰** 並清理 Git 歷史。
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## 授權
**MIT License**。