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mcp-server

MCP Server是基于Youtube-Summarizer API构建的服务平台，通过MCP协议将所有API作为工具暴露，供AI应用集成使用。目前仅支持本地连接。

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README

🚀 MCP 服务器

MCP 服务器构建于 YouTube-Summarizer 的所有 API 之上，将这些 API 作为 MCP 协议中的工具对外提供，方便任何 AI 应用程序集成使用。

⚠️ 重要提示

目前 MCP 仅支持本地连接，暂不支持远程工具的使用。

🚀 快速开始

MCP 服务器为 AI 应用集成提供便利，以下是其安装配置及使用的相关内容。

📦 安装指南

Docker 安装配置

构建 Docker 镜像：

docker build -t youtube-summarizer-mcp .

运行 MCP 服务器：

docker run -i --rm youtube-summarizer-mcp

使用 Inspector

你可以借助 MCP Inspector 探索可用工具并进行测试：

./inspector.sh

与 Claude Desktop 集成

在你的 claude_desktop_config.json 中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "youtube-summarizer": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "youtube-summarizer-mcp"
      ]
    }
  }
}

现在你就能在 Claude Desktop 中使用来自 server.py 的 MCP 工具。

MCP 客户端示例（无 Claude Desktop）

运行以下脚本进行设置：

设置

./setup.sh

运行

./run.sh

此操作将同时运行 MCP 服务器和客户端并建立连接。终端会提示用户输入自然语言查询，随后将其转换为 MCP 工具调用以回答用户的查询。

help

Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client