tubeMCP (Block Benny)

 

TubeMCP

MCP服务器，允许AI代理搜索YouTube并获取成绩单。零配置——只需安装即可。

什么是MCP？ 模型上下文协议 让像克劳德这样的人工智能助手调用外部工具。TubeMCP使您的AI代理能够搜索YouTube并阅读任何视频的文字记录，这对于摘要、问答、研究和内容分析非常有用。

先决条件

• Python 3.10+ — 下载

安装

pip install tubemcp

或

uv tool install tubemcp

然后将其添加到您的客户端：

克劳德代码：

claude mcp add tubemcp -- tubemcp

克劳德桌面版 --添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "tubemcp": {
      "command": "tubemcp"
    }
  }
}

光标 --添加到 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "tubemcp": {
      "command": "tubemcp"
    }
  }
}

帆板运动 --添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "tubemcp": {
      "command": "tubemcp"
    }
  }
}

你得到了什么

youtube_get_transcript

获取任何YouTube视频的英文转录和元数据。

输入： 以下任何格式的YouTube URL或视频ID：

• https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID
• https://youtu.be/VIDEO_ID
• https://www.youtube.com/embed/VIDEO_ID
• https://www.youtube.com/v/VIDEO_ID
• VIDEO_ID （仅11个字符的ID）

退货：

• video_id --视频ID
• title --视频标题
• channel_name --频道名称
• thumbnail_url --缩略图URL
• duration_seconds --视频持续时间
• publish_date --发布日期
• transcript --完整成绩单文本
• from_cache --结果是否从缓存中提供

youtube_search

使用多个查询搜索YouTube，以获得更广泛的覆盖范围。结果按视频ID进行重复数据消除。仅返回元数据，不返回转录本。

输入：

• queries (list[str])--要运行的搜索查询。从不同角度使用2-3个，以获得最佳效果。
• max_results_per_query (int，默认值 3)--每次查询返回的最大结果数。

退货 结果列表，每个结果包含：

• video_id --视频ID
• title --视频标题
• channel_name --频道名称
• url --视频URL
• duration_seconds --视频持续时间

缓存

成绩单在本地缓存在 ~/.tubemcp/cache.db （SQLite）。对同一视频的后续请求会立即从缓存中提供服务。

故障排除

spawn uvx ENOENT

这意味着您的MCP客户端无法找到 uvx 命令。三个修复：

1. 未安装uv --安装它：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
2. uv不在PATH上 --使用完整路径 uvx 在你的配置中（用 which uvx):

   "command": "/Users/you/.local/bin/uvx"

1. 切换到pip --完全跳过紫外线。安装时使用 pip install tubemcp 和使用 "command": "tubemcp" 在您的配置中（请参见 管道安装 上文）。

验证紫外线是否正常工作：

uvx --version

发展

git clone https://github.com/BlockBenny/tubemcp.git
cd tubemcp
pip install -e ".[dev]"
pytest

贡献

看 贡献.md 用于开发设置和指南。

许可证

麻省理工学院