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youtube-mcp(model-context-protcol)-server

YouTube MCP服务器是一个工具,用于从YouTube视频中获取和提取字幕,使AI语言模型能够访问和处理视频内容。

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README

🚀 YouTube MCP(模型上下文协议)服务器

该项目提供了一个工具,可从YouTube视频中获取并提取字幕。借助此工具,人工智能语言模型(LLMs)能够:

  • 通过视频URL获取完整的文本字幕。
  • 对字幕进行处理和分析,从而深入理解视频内容。
  • 在对话中引用和讨论视频信息。

此服务器在AI模型与YouTube内容之间架起了桥梁,可自动提取并格式化视频字幕。

🚀 快速开始

📦 安装指南

  1. 安装uv(Python包管理器):
    • Mac系统
brew install uv
- **Linux系统**:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- **Windows系统**:
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  1. 克隆此仓库:
git clone git@github.com:PrajwalPrashanth/youtube-mcp-server.git
cd youtube-mcp-server
  1. 创建虚拟环境并安装依赖项:
uv venv
source .venv/bin/activate  
# 在Windows上:.venv\Scripts\activate
uv pip install -r pyproject.toml

将此MCP服务器添加到Claude Desktop(下载

uv run mcp install -e . server.py -n "youtube-mcp"

完成上述步骤后,您将在界面上看到工具图标。

工具图标

之后,您可以提供一个YouTube视频链接,让其执行相应操作(例如总结)。

操作示例

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