YouTubeからLinkedIn MCPサーバーへ

YouTube動画からLinkedIn投稿の下書きを自動生成するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。YouTube動画のトランスクリプトに基づいて、高品質で編集可能なコンテンツの下書きを提供します。

特徴

• YouTube トランスクリプト抽出: 動画 URL を使用して YouTube 動画からトランスクリプトを抽出します

• トランスクリプト要約: OpenAI GPTを使用してビデオコンテンツの簡潔な要約を生成します

• LinkedIn 投稿生成: カスタマイズ可能なトーンとスタイルでプロフェッショナルな LinkedIn 投稿の下書きを作成します

• モジュラーAPI設計：明確に定義されたエンドポイントを備えたクリーンなFastAPI実装

• コンテナ化されたデプロイメント：Smitheryへのデプロイメント準備完了

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セットアップ手順

前提条件

• Python 3.8以上

• Docker（コンテナ化されたデプロイメント用）

• OpenAI APIキー

• YouTube データ API キー (オプションですが、メタデータの精度向上のため推奨)

地域開発

1. リポジトリをクローンします。

   git clone <repository-url> cd yt-to-linkedin

2. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

   python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt

3. API キーを使用してプロジェクト ルートに.envファイルを作成します。

   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

4. アプリケーションを実行します。

   uvicorn app.main:app --reload

5. APIドキュメントはhttp://localhost:8000/docsからアクセスできます。

Docker デプロイメント

1. Docker イメージをビルドします。

   docker build -t yt-to-linkedin-mcp .

2. コンテナを実行します。

   docker run -p 8000:8000 --env-file .env yt-to-linkedin-mcp

鍛冶屋の展開

1. Smithery CLI がインストールされ、設定されていることを確認してください。

2. Smithery にデプロイ:

   smithery deploy

APIエンドポイント

1. トランスクリプトの抽出

エンドポイント: /api/v1/transcript
メソッド: POST
説明: YouTube動画からトランスクリプトを抽出します

リクエスト本文:

応答：

2. トランスクリプトの要約

エンドポイント: /api/v1/summarize
メソッド: POST
説明: ビデオのトランスクリプトから要約を生成する

リクエスト本文:

応答：

3. LinkedInの投稿生成

エンドポイント: /api/v1/generate-post
メソッド: POST
説明: ビデオ要約から LinkedIn の投稿を生成する

リクエスト本文:

応答：

4. 出力フォーマット

エンドポイント: /api/v1/output
メソッド: POST
説明: LinkedInの投稿を出力用にフォーマットする

リクエスト本文:

応答：

環境変数

注：APIキーの環境変数はオプション（各リクエストで指定可能）ですが、ローカル開発およびテストでは設定することをお勧めします。Smitheryにデプロイする場合、ユーザーはリクエストで独自のAPIキーを指定する必要があります。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学