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Glama

youtube-mcp

Ein MCP-Server, der die YouTube-Kanalanalyse von @ザビエル-zav direkt über Claude ermöglicht. Ziel ist es, Fragen wie „Welches Video hatte letzte Woche die beste CTR?“ mit echten Daten beantworten zu können.

In Node.js geschrieben (kein Python). Die YouTube Analytics API / Reporting API / Data API v3 werden mit den offiziellen Node-Bibliotheken (googleapis, google-auth-library) gekapselt und über das offizielle MCP-TypeScript-SDK (@modelcontextprotocol/sdk) als Tools bereitgestellt.

Verwendete APIs und ihre Einsatzbereiche

Gewünschte Daten

API

Abrufmethode

Aufrufe, Wiedergabezeit, durchschnittliche Wiedergabedauer, Abonnentenänderung, Traffic-Quellen, Zielgruppe

YouTube Analytics API

Liefert bei Anfrage sofort JSON

Thumbnail-Impressionen, Impressionen-CTR

YouTube Reporting API (Bulk Reports)

Job vorab registrieren → täglich CSV erzeugen → herunterladen und lesen

Videotitel, Beschreibung, Kommentare

YouTube Data API v3

Liefert bei Anfrage sofort JSON

Da die CTR eine grundlegend andere Abrufmethode hat (Bulk Reports), gibt es einen separaten Pfad: Job-Registrierung über register-reach-job.js → regelmäßiges Herunterladen und lokales Speichern der CSV über download-reports.js.

Related MCP server: YouTube MCP Server

Einrichtung

1. Google Cloud Console

  1. Projekt erstellen

  2. Die folgenden 3 APIs aktivieren

    • YouTube Analytics API

    • YouTube Reporting API

    • YouTube Data API v3

  3. OAuth-Zustimmungsbildschirm einrichten (Benutzertyp = extern, eigenes Google-Konto als Testbenutzer hinzufügen)

  4. Unter „Anmeldedaten“ > „OAuth-Client-ID“ > „Anwendungstyp = Desktop-App“ erstellen und JSON herunterladen

  5. Das heruntergeladene JSON unter dem Namen client_secret.json direkt im Repository ablegen

    client_secret.json und das nach der ersten Authentifizierung erstellte token.json dürfen niemals committet werden. Sie sind zwar in .gitignore aufgenommen, aber achte darauf, sie nicht versehentlich mit git add -f hinzuzufügen.

2. Node.js und Abhängigkeiten

Node.js 18 oder höher ist erforderlich (falls nicht installiert, die LTS-Version von nodejs.org installieren. Der Installer enthält auch npm, sodass eine separate PATH-Konfiguration wie bei Python in der Regel nicht nötig ist).

npm install

3. Job-Registrierung für Reichweitenberichte (CTR) – zuerst ausführen

Die Reporting API beginnt mit der Datengenerierung ab dem Tag der Job-Registrierung, und auch für vergangene Daten können nur maximal 30 Tage vor der Registrierung abgedeckt werden. Je später die Registrierung erfolgt, desto mehr historische CTR-Daten gehen verloren, führe diesen Schritt daher vor allen anderen Arbeiten aus.

npm run register-reach-job

Beim ersten Mal öffnet sich ein Browser zur Authentifizierung (danach automatische Aktualisierung über token.json).

4. MCP-Server starten

npm start

Für die Verwendung über Claude Desktop wird claude_desktop_config.json wie folgt registriert.

{
  "mcpServers": {
    "youtube-analytics": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/youtube-mcp/server.js"]
    }
  }
}

5. Reichweitenberichte herunterladen (einige Stunden bis 2 Tage nach der Registrierung)

npm run download-reports

Die CSVs werden unter data/reach/<report_type>/ gespeichert. Die Berichte verschwinden auf YouTube-Seite nach 60 Tagen (für historische Daten nach 30 Tagen), daher regelmäßig (idealerweise einmal täglich) ausführen. Unter Windows eignet sich der Aufgabenplaner, unter Mac/Linux ein Cron-Job. Das Tool get_reach liest diese lokalen CSVs.

Liste der öffentlichen Tools

Toolname

Argumente

Rückgabe

get_channel_summary

start_date, end_date

Aufrufe, Wiedergabezeit und Abonnentenänderung im gesamten Zeitraum

list_top_videos

start_date, end_date, limit

Videos mit den meisten Aufrufen und deren Basiskennzahlen

get_video_stats

video_id, start_date, end_date

Detaillierte Kennzahlen für ein bestimmtes Video

get_retention_curve

video_id, start_date(optional), end_date(optional)

Wiedergabeverlaufskurve (in 10%-Schritten) + Punkt des maximalen Abbruchs

get_traffic_sources

video_id oder start_date+end_date

Aufschlüsselung der Traffic-Quellen

get_reach

start_date, end_date

Thumbnail-Impressionen und CTR (aggregiert aus lokal gespeicherten CSVs)

get_comments

video_id, limit

Kommentarliste (nach Relevanz sortiert)

Die Ausgabe erfolgt nicht als rohes JSON, sondern als gerundete Zahlen und Texttabellen mit maximal etwa 20 Einträgen (um den Kontextverbrauch auf Claude-Seite zu reduzieren).

Bekannte Einschränkungen

  • Die Daten der Analytics API können bis zu 2 Tage hinter der Anzeige in YouTube Studio zurückliegen. „Die Zahlen von gestern“ sind möglicherweise nicht verfügbar.

  • get_reach sieht nur lokal heruntergeladene CSVs. Daten aus Zeiträumen, in denen download-reports.js nicht ausgeführt wurde, erscheinen nicht.

  • Die genaue Spaltenstruktur von channel_reach_basic_a1 / channel_reach_combined_a1 ist nicht bestätigt. get_reach liest die Spaltennamen per Schlüsselwortheuristik als Fallback, aber überprüfe die tatsächlich heruntergeladene CSV einmal anhand ihrer Kopfzeile.

  • Es sind keine Schreibberechtigungen enthalten (nur lesend). Es gibt keinen Pfad, über den Videos versehentlich geändert oder gelöscht werden könnten.

Verzweigung nach Bereitstellungsziel

Gewünschter Einsatzort

Erforderliches

Claude Desktop-App

Lokal npm start (stdio) starten – fertig

claude.ai (Web/Mobil)

Muss als remote MCP-Server veröffentlicht werden, der über HTTPS erreichbar ist

Falls du es auch vom Smartphone nutzen möchtest, ist es am schnellsten, StdioServerTransport auf StreamableHTTPServerTransport (@modelcontextprotocol/sdk/server/streamableHttp.js) umzustellen und sich in eine bestehende Hosting-Umgebung einzuklinken.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

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

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