MCP YouTube Intelligence

   

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MCP YouTube情报

智能分析YouTube视频 主控程序 服务器+CLI 模型上下文协议（MCP）是允许Claude、Cursor等AI工具使用外部服务的标准协议。连接该服务器后，用一句“总结一下这段视频”就可以完成分析。

🎯 核心价值：将原始字幕（2000~3000代币） 由服务器处理因此，LLM ~200-500代币只传达。

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🤔 为什么是这个服务器？

大多数YouTube MCP服务器将原始字幕原封不动地投射到LLM。

SQLite/PostgreSQL缓存

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🚀 快速入门

1.安装

pip install mcp-youtube-intelligence
pip install yt-dlp  # 자막 추출에 필요

💡 即使没有LLM，基本摘要（提取核心句子）也可以工作。要获得高质量摘要，请执行以下操作： LLM设置请参考。

2.执行第一个命令

# 리포트 생성 — 요약, 토픽, 엔티티, 댓글을 한번에 분석 (LLM 연동필요)
mcp-yt report "https://www.youtube.com/watch?v=LV6Juz0xcrY"

# 자막 요약만
mcp-yt transcript "https://www.youtube.com/watch?v=LV6Juz0xcrY"

# 영상 ID만 써도 됩니다
mcp-yt report LV6Juz0xcrY

zsh用户：在URL中 ?必须 引号请用包裹。

📋 报告输出示例

mcp-yt report "https://www.youtube.com/watch?v=LV6Juz0xcrY" 执行结果（extractive摘要）：

# 📹 Video Analysis Report: OpenClaw Use Cases that are Actually Helpful! (ClawdBot)

> Channel: Duncan Rogoff | AI Automation | Duration: 16:29 | Language: en_ytdlp

## 1. Summary

OpenClaw is the most powerful AI agent framework in the world right now and
it's about to replace your entire workflow. I spent over $200 in the last
48 hours stress testing the system so you don't have to. It defines who it
is, how it behaves, and crucial behavioral boundaries. If you think open
claw is cool, just check out this video up here of 63 insane use cases
that other people are doing.

## 2. Key Topics

| # | Topic | Keywords | Timespan |
|---|-------|----------|----------|
| 1 | framework, world, right | framework, world, right | 0:00~0:05 |
| 2 | like, really, there | like, really, there | 0:05~2:23 |
| 3 | like, max, using | like, max, using | 2:23~4:22 |
| 4 | going, like, something | going, like, something | 4:22~5:03 |
| 5 | like, agents, basically | like, agents, basically | 5:03~6:04 |
| ... | ... | ... | ... |
| 15 | think, open, claw | think, open, claw | 16:24~16:29 |

## 4. Keywords & Entities

- **Technology**: GitHub, LLM, GPT
- **Company**: Anthropic, Apple

## 5. Viewer Reactions

- Total comments: 20
- Sentiment: Positive 45% / Negative 0% / Neutral 55%
- Top opinions:
  - **@geetee2583** (positive, 👍8): Great info. Just need your inset video out of the way...
  - **@bdog4026** (positive, 👍3): This tool is wild! Definitely the most in depth explanation...
  - **@magalyvilela4917** (neutral, 👍3): Came to this video wondering it gonna teach me how to set up...

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📖 CLI完整命令

📊 报告（核心功能）

\*\*报告的摘要部分需要LLM集成。 Ollama快速设置 （免费，3分钟结束）： ``bash # 1. Ollama 설치: https://ollama.ai # 2. 모델 다운로드 ollama pull qwen2.5:7b # 3. 환경변수 설정 export MYI_LLM_PROVIDER=ollama export MYI_OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b # 원격 서버라면 호스트도 지정 export MYI_OLLAMA_BASE_URL=http://your-server:11434 ``

mcp-yt report "https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID"
mcp-yt report VIDEO_ID --provider ollama     # LLM 프로바이더 지정
mcp-yt report VIDEO_ID --no-comments         # 댓글 제외
mcp-yt report VIDEO_ID -o report.md          # 파일 저장

🎯 字幕提取+摘要

mcp-yt transcript VIDEO_ID                   # 요약 (~200–500 토큰)
mcp-yt transcript VIDEO_ID --mode full       # 전체 자막
mcp-yt transcript VIDEO_ID --mode chunks     # 청크 분할
mcp-yt --json transcript VIDEO_ID            # JSON 출력

其他

mcp-yt video VIDEO_ID                        # 메타데이터
mcp-yt comments VIDEO_ID --max 20            # 댓글 (감성 분석 포함)
mcp-yt entities VIDEO_ID                     # 엔티티 추출
mcp-yt segments VIDEO_ID                     # 토픽 세그멘테이션
mcp-yt search "키워드" --max 5               # YouTube 검색
mcp-yt monitor subscribe @채널핸들           # 채널 모니터링
mcp-yt playlist PLAYLIST_ID                  # 플레이리스트
mcp-yt batch ID1 ID2 ID3                     # 배치 처리
mcp-yt search-transcripts "키워드"           # 저장된 자막 검색

💡 在所有命令中 --json 添加标记后，将输出JSON。

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🔌 连接MCP服务器

MCP服务器 标准 使用协议进行通信。

克劳德桌面/光标/OpenCode

添加到配置文件（claude_desktop_config.json, .cursor/mcp.json, mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-youtube-intelligence"],
      "env": {
        "MYI_LLM_PROVIDER": "ollama",
        "MYI_OLLAMA_MODEL": "qwen2.5:7b"
      }
    }
  }
}

💡 uvx是 uv 包管理器的执行命令。 pip install uv请安装到。 要使用云LLM env向添加API密钥即可： "OPENAI_API_KEY": "sk-..."

克劳德代码

claude mcp add youtube -- uvx mcp-youtube-intelligence

MCP Tools（9个）

📖 Tool 파라미터 상세

get_video

参数类型必需说明 |----------|------|:----:|------| | video_id |string| YouTube视频ID

get_transcript

get_comments

monitor_channel

search_transcripts

extract_entities / segment_topics

参数类型必需说明 |----------|------|:----:|------| | video_id |string| YouTube视频ID

search_youtube

get_playlist

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设置⚙ENT

LLM提供程序设置

即使没有LLM，基本摘要（提取核心句子）也可以工作。要获得高质量摘要，请：

Ollama（推荐-免费，离线）

# 1. Ollama 설치: https://ollama.ai
# 2. 모델 다운로드
ollama pull qwen2.5:7b

# 3. 환경변수 설정
export MYI_LLM_PROVIDER=ollama
export MYI_OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b

# 4. (선택) 원격 Ollama 서버 사용 시
export MYI_OLLAMA_BASE_URL=http://your-server:11434

云LLM

# API 키만 설정하면 자동 감지 (MYI_LLM_PROVIDER=auto)
export OPENAI_API_KEY=sk-...          # OpenAI
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...   # Anthropic
export GOOGLE_API_KEY=AIza...         # Google

# 특정 프로바이더 지정
export MYI_LLM_PROVIDER=anthropic

云LLM包： pip install "mcp-youtube-intelligence[llm]" （OpenAI）/ [anthropic-llm] / [google-llm] / [all-llm]

推荐Ollama型号

目的型号大小韩语英语质量 |------|------|:----:|:------:|:----:|:----:| | 多语言（推荐） | qwen2.5:7b |4.4GB|✅ | ✅ | ⭐⭐⭐ | | 以英语为中心 | llama3.1:8b |4.7GB|⚠️ | ✅ | ⭐⭐⭐ | | 韩语特色 | gemma2:9b |5.4GB|✅ | ✅ | ⭐⭐⭐| | 轻巧 | qwen2.5:3b |1.9GB|✅ | ✅ | ⭐⭐ | | 多国语言特色 | aya-expanse:8b |4.8GB|✅ | ✅ | ⭐⭐⭐ |

⏱ENT实测基准

RTX3070 8GB·Ollama·韩语字幕~2900字（5分19秒视频） load_duration 排除，基于纯创建时间

第一次运行时，在模型加载上增加15~60秒。 keep_alive如果内存保持为，则无后续加载。

📖 전체 환경변수 목록

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🔍 故障射击

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🤝 贡献

git clone https://github.com/JangHyuckYun/mcp-youtube-intelligence.git
cd mcp-youtube-intelligence
pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -v

📄 许可证

Apache 2.0-- 许可证

📝 变更历史记录

日期版本重大更改 |------|------|----------| 2025-02-18 v0.1.0初始版本-9个MCP工具、CLI、SQLite |2025-02-18|v0.1.1|多LLM（OpenAI/Anthropic/Google），Apache 2.0| 2025-02-18|v0.1.2 | Local LLM（Ollama/vLLM/LM Studio），改进yt-dlp字幕，英文默认输出 2025-02-18|v0.1.3 Local LLM（Ollama/vLLM/LM Studio），改进yt-dlp字幕，英文基本输出