YouTube Studio & Channel Analytics MCP Server

一个面向 YouTube Studio 与频道智能的生产级 Model Context Protocol (MCP) 服务器

赋能 AI 助手（Claude、Cursor、Antigravity 等）分析您的 YouTube 频道、跟踪视频指标、深入研究 YouTube Studio 分析、发现受众流量来源，并分析社区情感 — 完全通过 .env 进行配置。

🚀 功能与 MCP 工具套件

YouTube Studio MCP 提供 8 个专用工具：

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⚙️ 环境配置（.env）

所有凭据和设置都直接读自 .env：

# 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=

🛠️ 分步设置指南

1. 使用 uv 克隆并安装依赖项

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

uv venv
uv pip install -e .

2. 设置 Google Cloud 项目（一次性）

1. 打开 Google Cloud Console。

2. 创建一个新项目（例如 YouTube-Studio-MCP）。

3. 在 API 和服务 > 库 中，启用：

   • YouTube Data API v3

   • YouTube Analytics API

4. 在 OAuth 同意屏幕 中：

   • 用户类型：外部 -> 填写应用名称和您的电子邮件。

   • 在 测试用户 下，添加您的 Google 电子邮件地址。

5. 在 凭据 中：

   • 点击 创建凭据 > OAuth 客户端 ID。

   • 应用类型：桌面应用。

   • 复制 客户端 ID 和 客户端密钥。

6. 将它们粘贴到 .env 中：

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

3. 运行一键认证器

uv run run_auth.py

这将启动您的浏览器，进行一键式 Google OAuth 登录。它会自动将 YOUTUBE_REFRESH_TOKEN 直接写入您的 .env 文件。

4. 连接到您的 AI 客户端

Claude Desktop

添加到您的 claude_desktop_config.json：

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

💡 示例 AI 提示

• "给我一份我的 YouTube 频道过去 28 天表现的概览。"

• "我的大部分流量来自哪里（搜索、推荐视频还是浏览功能）？"

• "这个月我的哪个视频带来了最多订阅者？"

• "总结我最新视频评论中的常见主题和问题。"

• "按年龄段和国家显示我的受众分布。"

🧪 测试

运行测试套件：

pytest

📄 许可证

本项目基于 MIT License 许可。