YouTube MCP

by Prajwal-ak-0
Verified

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Integrations

  • Uses Gemini AI to generate concise video summaries and power natural language queries about video content.

  • Provides tools for YouTube video analysis, including transcript extraction, video summarization, natural language queries about video content, search for videos matching specific queries, and comment retrieval and analysis.

YouTube MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para el análisis de videos de YouTube, que proporciona herramientas para obtener transcripciones, resumir contenido y consultar videos mediante Gemini AI.

Características

  • 📝 Extracción de transcripciones : obtén transcripciones detalladas de videos de YouTube
  • 📊 Resumen de video : genere resúmenes concisos con Gemini AI
  • Consultas en lenguaje natural : haga preguntas sobre el contenido del video
  • Búsqueda en YouTube : encuentra videos que coincidan con consultas específicas
  • 💬 Análisis de comentarios : recupera y analiza comentarios de vídeos

Requisitos

  • Python 3.9+
  • Clave API de Google Gemini
  • Clave API de datos de YouTube

Ejecutando localmente

Instalación mediante herrería

Para instalar youtube-mcp para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @Prajwal-ak-0/youtube-mcp --client claude

Opción 1: Instalación directa

  1. Clonar el repositorio:
    git clone https://github.com/Prajwal-ak-0/youtube-mcp cd youtube-mcp
  2. Cree un entorno virtual e instale dependencias:
    python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate pip install -e .
  3. Crea un archivo .env con tus claves API:
    GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key
  4. Ejecute el servidor MCP:
    python main.py

Opción 2: Uso de la CLI de MCP

  1. Instalar la CLI de MCP:
    pip install mcp
  2. Crea un archivo mcp.json en tu proyecto:
    { "youtube": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/absolute/path/to/youtube-mcp", "run", "main.py", "--transport", "stdio", "--debug" ] } }
  3. Inicie el servidor con MCP:
    mcp run youtube

Uso con Docker

  1. Construya la imagen de Docker:
    docker build -t youtube-mcp .
  2. Ejecute el contenedor con sus claves API:
    docker run -e GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key -e YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key youtube-mcp

Desplegando en Smithery

Este servidor MCP se puede implementar en Smithery para un acceso más sencillo:

  1. Añade o reclama tu servidor en Smithery
  2. Haga clic en "Implementar" en la pestaña Implementaciones de Smithery
  3. Proporcione sus claves API cuando se le solicite

Herramientas disponibles

  • youtube/get-transcript : Obtener la transcripción del video
  • youtube/summarize : Generar un resumen de video
  • youtube/query : Responder preguntas sobre un vídeo
  • youtube/search : busca vídeos de YouTube
  • youtube/get-comments : Recuperar comentarios de vídeos
  • youtube/get-likes : Obtener el recuento de "Me gusta" del video

Contribuyendo

¡Se agradecen las contribuciones! No dudes en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

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F
license - not found
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quality - not tested

Un servidor de protocolo de contexto de modelo que analiza videos de YouTube y permite a los usuarios extraer transcripciones, generar resúmenes y consultar contenido de video mediante Gemini AI.

  1. Features
    1. Requirements
      1. Running Locally
        1. Installing via Smithery
        2. Option 1: Direct Installation
        3. Option 2: Using MCP CLI
      2. Using with Docker
        1. Deploying on Smithery
          1. Available Tools
            1. Contributing
              ID: vwjgc5njo0