YouTube MCP

用于 YouTube 视频分析的模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供使用 Gemini AI 获取成绩单、总结内容和查询视频的工具。

特征

• 📝成绩单提取：从 YouTube 视频中获取详细的成绩单
• 📊视频摘要：使用 Gemini AI 生成简洁的摘要
• ❓自然语言查询：询问有关视频内容的问题
• 🔍 YouTube 搜索：查找符合特定查询的视频
• 💬评论分析：检索并分析视频评论

要求

• Python 3.9+
• Google Gemini API 密钥
• YouTube 数据 API 密钥

本地运行

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 youtube-mcp：

选项 1：直接安装

1. 克隆存储库：
   git clone https://github.com/Prajwal-ak-0/youtube-mcp cd youtube-mcp
2. 创建虚拟环境并安装依赖项：
   python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate pip install -e .
3. 使用您的 API 密钥创建一个.env文件：
   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key
4. 运行 MCP 服务器：
   python main.py

选项 2：使用 MCP CLI

1. 安装 MCP CLI：
   pip install mcp
2. 在您的项目中创建一个mcp.json文件：
   { "youtube": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/absolute/path/to/youtube-mcp", "run", "main.py", "--transport", "stdio", "--debug" ] } }
3. 使用 MCP 启动服务器：
   mcp run youtube

与 Docker 一起使用

1. 构建 Docker 镜像：
   docker build -t youtube-mcp .
2. 使用您的 API 密钥运行容器：
   docker run -e GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key -e YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key youtube-mcp

在 Smithery 上部署

该 MCP 服务器可以部署在Smithery上，以便于访问：

1. 在 Smithery 上添加或声明您的服务器
2. 单击 Smithery 部署选项卡上的“部署”
3. 出现提示时提供您的 API 密钥

可用工具

• youtube/get-transcript ：获取视频记录
• youtube/summarize ：生成视频摘要
• youtube/query ：回答有关视频的问题
• youtube/search ：搜索 YouTube 视频
• youtube/get-comments ：检索视频评论
• youtube/get-likes ：获取视频点赞数

贡献

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