YouTube에서 LinkedIn MCP 서버로

YouTube 동영상에서 LinkedIn 게시물 초안을 자동으로 생성하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버는 YouTube 동영상 대본을 기반으로 고품질의 편집 가능한 콘텐츠 초안을 제공합니다.

특징

YouTube 대본 추출 : 비디오 URL을 사용하여 YouTube 비디오에서 대본 추출
대본 요약 : OpenAI GPT를 사용하여 비디오 콘텐츠의 간결한 요약을 생성합니다.
LinkedIn 게시물 생성 : 사용자 정의 가능한 톤과 스타일로 전문적인 LinkedIn 게시물 초안을 작성하세요
모듈식 API 디자인 : 명확하게 정의된 엔드포인트를 갖춘 깔끔한 FastAPI 구현
컨테이너화된 배포 : Smithery에 배포 준비 완료

Related MCP server: YouTube Translate MCP

설치 지침

필수 조건

파이썬 3.8 이상
Docker(컨테이너화된 배포용)
OpenAI API 키
YouTube 데이터 API 키(선택 사항이지만 더 나은 메타데이터를 위해 권장됨)

지역 개발

저장소를 복제합니다.
지엑스피1

가상 환경을 만들고 종속성을 설치합니다.

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

API 키로 프로젝트 루트에 .env 파일을 만듭니다.

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

애플리케이션을 실행합니다.
```
uvicorn app.main:app --reload
```
http://localhost:8000/docs 에서 API 문서에 액세스하세요.

도커 배포

Docker 이미지를 빌드합니다.
```
docker build -t yt-to-linkedin-mcp .
```

컨테이너를 실행합니다.

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

대장간 배치

Smithery CLI가 설치되고 구성되어 있는지 확인하세요.
대장간에 배치:
```
smithery deploy
```

API 엔드포인트

1. 전사본 추출

엔드포인트 : /api/v1/transcript
방법 : POST
설명 : YouTube 비디오에서 대본 추출

요청 본문 :

{
  "youtube_url": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID",
  "language": "en",
  "youtube_api_key": "your_youtube_api_key"  // Optional, provide your own YouTube API key
}

응답 :

{
  "video_id": "VIDEO_ID",
  "video_title": "Video Title",
  "transcript": "Full transcript text...",
  "language": "en",
  "duration_seconds": 600,
  "channel_name": "Channel Name",
  "error": null
}

2. 필사본 요약

엔드포인트 : /api/v1/summarize
방법 : POST
설명 : 비디오 대본에서 요약을 생성합니다.

요청 본문 :

{
  "transcript": "Video transcript text...",
  "video_title": "Video Title",
  "tone": "professional",
  "audience": "general",
  "max_length": 250,
  "min_length": 150,
  "openai_api_key": "your_openai_api_key"  // Optional, provide your own OpenAI API key
}

응답 :

{
  "summary": "Generated summary text...",
  "word_count": 200,
  "key_points": [
    "Key point 1",
    "Key point 2",
    "Key point 3"
  ]
}

3. LinkedIn 게시물 생성

엔드포인트 : /api/v1/generate-post
방법 : POST
설명 : 비디오 요약에서 LinkedIn 게시물 생성

요청 본문 :

{
  "summary": "Video summary text...",
  "video_title": "Video Title",
  "video_url": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID",
  "speaker_name": "Speaker Name",
  "hashtags": ["ai", "machinelearning"],
  "tone": "professional",
  "voice": "first_person",
  "audience": "technical",
  "include_call_to_action": true,
  "max_length": 1200,
  "openai_api_key": "your_openai_api_key"  // Optional, provide your own OpenAI API key
}

응답 :

{
  "post_content": "Generated LinkedIn post content...",
  "character_count": 800,
  "estimated_read_time": "About 1 minute",
  "hashtags_used": ["#ai", "#machinelearning"]
}

4. 출력 형식

엔드포인트 : /api/v1/output
방법 : POST
설명 : 출력을 위한 LinkedIn 게시물 형식 지정

요청 본문 :

{
  "post_content": "LinkedIn post content...",
  "format": "json"
}

응답 :

{
  "content": {
    "post_content": "LinkedIn post content...",
    "character_count": 800
  },
  "format": "json"
}

환경 변수

변하기 쉬운	설명	필수의
OPENAI_API_KEY	요약 및 사후 생성을 위한 OpenAI API 키	아니요(요청 시 제공 가능)
유튜브 API 키	비디오 메타데이터를 가져오기 위한 YouTube 데이터 API 키	아니요(요청 시 제공 가능)
포트	서버를 실행할 포트(기본값: 8000)	아니요