Youtube Knowledge Mcp

Youtube Knowledge Mcp

🚀 YouTube Knowledge MCP

这是一个可投入生产使用的模型上下文协议(MCP)服务器,它能将YouTube转变为一个可查询的知识源。你可以在其中进行搜索、获取详情、分析视频字幕和评论,还能借助可选的大语言模型(LLM)来驱动人工智能工作流。该项目专为Claude Desktop和其他MCP客户端打造。

🚀 快速开始

YouTube Knowledge MCP 是一个强大的工具,能让你以更智能的方式利用 YouTube 上的知识。以下是使用该项目的基本步骤。

✨ 主要特性

  • 快速且支持配额管理:通过缓存机制实现快速的YouTube API访问。
  • 集成丰富工具:提供搜索、获取详情、热门视频、频道搜索等工具。
  • 可选的AI能力:借助OpenAI/Anthropic等AI服务,可实现视频内容总结、主题分析、章节生成、学习路径规划、评论意图分析和知识图谱构建等功能。
  • 零干扰:配置简单,日志清晰,默认设置安全可靠。

📦 安装指南

环境要求

  • Node.js 18 及以上版本
  • YouTube Data API v3 密钥
  • 可选:用于AI工具的OpenAI和/或Anthropic API密钥

安装依赖

npm install

配置环境变量

创建 .env 文件(或者在你的MCP客户端配置中设置变量)。你可以从示例文件开始:

cp env.example .env

然后在 .env 中设置相应的值:

# 必需
YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

# 可选的AI提供商(启用AI工具:分析视频内容、生成学习路径、分析评论意图、简化视频字幕、生成视频章节、生成知识图谱)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key

# 可选调整
LOG_LEVEL=info
MAX_DAILY_QUOTA=8000
REDIS_URL= # 例如 redis://localhost:6379
REDIS_HOST=
REDIS_PORT=
REDIS_PASSWORD=

项目提供了带有占位符的 env.example 文件。注意,不要将你的 .env 文件提交到版本控制系统。

构建和运行

# 开发模式(实时监听文件变化)
npm run dev

# 生产模式
npm run build
npm start

连接到Claude Desktop(示例)

在Claude Desktop配置中添加绝对路径:

{
"mcpServers": {
"youtube-knowledge": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/youtube-knowledge-mcp/build/index.js"],
"env": {
"YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key",
"OPENAI_API_KEY": "optional_openai",
"ANTHROPIC_API_KEY": "optional_anthropic",
"LOG_LEVEL": "info"
}
}
}
}

编辑配置后,重启Claude Desktop。

💻 使用示例

基础用法

项目提供了一系列可用的工具,以下是部分工具的简单介绍:

  • youtube_search:可带过滤条件搜索视频。
  • get_video_details:获取视频元数据、字幕(尽力获取)和评论。
  • get_trending_videos:按地区或类别获取热门视频。
  • search_channels:可带统计信息搜索频道。

高级用法

如果配置了AI提供商密钥,还能使用以下高级AI工具:

  • analyze_video_content:进行AI主题分析、情感分析、问题提取、内容总结和关键词提取。
  • generate_learning_path:生成特定主题的AI学习路径。
  • analyze_comment_intents:对观众评论意图进行分类。
  • simplify_video_transcript:以简单易懂的方式简化视频字幕。
  • generate_video_chapters:生成带时间戳的AI视频章节。
  • generate_knowledge_graph:构建跨视频的概念知识图谱。

🔧 技术细节

配额和安全

  • 实施每日配额限制(默认8000单位),并支持成本感知的AI使用。
  • 日志输出到标准错误输出(不会干扰MCP的标准输入输出)。
  • 缓存机制可减少API调用和令牌消耗,支持可选的Redis缓存。

故障排除

  • 缺少密钥:确保已设置 YOUTUBE_API_KEY
  • 配额超限:降低使用频率、启用缓存或提高 MAX_DAILY_QUOTA
  • Claude无法连接:验证 build/index.js 的绝对路径并重启。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。 作者:Efi Kuta

  • 0 关注
  • 0 收藏,37 浏览
  • system 提出于 2025-10-03 01:57

相似服务问题

相关AI产品