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youtube-studio-mcp

YouTube Studio & Channel Analytics MCP Server

YouTube Studio とチャンネルインテリジェンスのための本番グレードの Model Context Protocol (MCP) サーバー

License: MIT Python: 3.11+ Managed by: uv MCP Compatible

AIアシスタント(Claude、Cursor、Antigravity など)を活用して、YouTubeチャンネルの分析、動画メトリクスの追跡、YouTube Studioアナリティクスの詳細調査、オーディエンスのトラフィックソースの発見、コミュニティのセンチメント分析を実現します。すべて .env で設定できます。


🚀 機能とMCPツールスイート

YouTube Studio MCP は 8つの専門ツール を提供します:

ツール

カテゴリ

説明

get_channel_overview

チャンネル統計

チャンネル名、ハンドル、登録者数、総再生回数、動画数、トピックカテゴリ、説明を返します。

get_channel_analytics

Studioアナリティクス

任意の期間(7d28d90d365dlast_month、またはカスタム日付)にわたって、Studioのコアメトリクス(viewswatch time hoursaverage view durationsubscribers gained/lostlikessharescommentsimpressionsCTR)を照会します。

get_analytics_by_dimension

視聴者属性とトラフィック

ディメンション別の詳細な内訳: trafficSource(YouTube検索、関連動画、ブラウズ)、deviceTypecountryageGroupgenderoperatingSystem、または day

get_top_performing_videos

動画インテリジェンス

任意の日付範囲において、視聴回数、再生時間(分)、または獲得登録者数で上位の動画をランキングします。

get_video_analytics

動画の詳細分析

特定の単一動画の詳細分析(日次推移、再生時間、視聴者維持率、トラフィックソース)を提供します。

list_channel_videos

コンテンツ一覧

アップロードされた動画を、現在の視聴回数、高評価数、コメント数、再生時間、公開設定とともに一覧表示します。

get_video_details

動画メタデータ

指定された動画IDについて、完全なメタデータ、タグ、説明、カテゴリ、統計情報を返します。

get_video_comments

コミュニティとセンチメント

チャンネル全体または特定の動画から上位のコメントスレッドと返信を取得し、センチメント分析とフィードバックに役立てます。


Related MCP server: YouTube MCP Server

⚙️ 環境設定(.env

すべての認証情報と設定は .env から直接読み込まれます:

# Google OAuth 2.0 Credentials (from Google Cloud Console)
YOUTUBE_CLIENT_ID=your_client_id.apps.googleusercontent.com
YOUTUBE_CLIENT_SECRET=your_client_secret

# OAuth Refresh Token (written automatically by run_auth.py)
YOUTUBE_REFRESH_TOKEN=

🛠️ ステップバイステップのセットアップガイド

1. uv を使用したクローンと依存関係のインストール

git clone https://github.com/Dhananjayrbiraris/youtube-mcp.git
cd youtube-mcp

uv venv
uv pip install -e .

2. Google Cloud プロジェクトの設定(初回のみ)

  1. Google Cloud Console を開きます。

  2. 新しいプロジェクトを作成します(例: YouTube-Studio-MCP)。

  3. API とサービス > ライブラリ で、以下を有効にします:

    • YouTube Data API v3

    • YouTube Analytics API

  4. OAuth 同意画面 で:

    • ユーザータイプ: 外部 -> アプリ名と自身のメールアドレスを入力します。

    • テストユーザー に自身の Google メールアドレスを追加します。

  5. 認証情報 で:

    • 認証情報を作成 > OAuth クライアント ID をクリックします。

    • アプリケーションの種類: デスクトップアプリ

    • クライアントIDクライアントシークレットをコピーします。

  6. それらを .env に貼り付けます:

    YOUTUBE_CLIENT_ID=123456789-xxxx.apps.googleusercontent.com
    YOUTUBE_CLIENT_SECRET=GOCSPX-xxxx

3. ワンクリック認証を実行

uv run run_auth.py

これによりブラウザが起動し、ワンクリックの Google OAuth ログインが行われます。YOUTUBE_REFRESH_TOKEN.env ファイルに自動的に直接書き込まれます。


4. AI クライアントに接続

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "youtube-studio": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/youtube-mcp",
        "run",
        "youtube-studio-mcp"
      ]
    }
  }
}

💡 AIプロンプトの例

  • 「過去28日間のYouTubeチャンネルのパフォーマンス概要を教えてください。」

  • 「トラフィックの多くはどこから来ていますか(検索、関連動画、ブラウズ機能など)?」

  • 「今月、最も多くの登録者を獲得した動画はどれですか?」

  • 「最新の動画のコメントに共通するテーマや質問をまとめてください。」

  • 「年齢層と国別の視聴者の内訳を見せてください。」


🧪 テスト

テストスイートを実行します:

pytest

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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