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。
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。
npm install
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。
# 开发模式(实时监听文件变化)
npm run dev
# 生产模式
npm run build
npm start
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。
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。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。YOUTUBE_API_KEY。MAX_DAILY_QUOTA。build/index.js 的绝对路径并重启。本项目采用MIT许可证。 作者:Efi Kuta