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YouTube数据分析服务器

YouTube MCP Server是一个提供YouTube数据全面访问的服务器，包括视频元数据、字幕、评论、频道分析和竞争分析，适用于内容创作者、营销团队和研究人员。

  • by archish9
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 archish9/youtube-mcp

使用说明

YouTube MCP服务器

一个强大的 模型上下文协议（MCP） 该服务器为AI助手提供对YouTube数据的全面访问，包括视频元数据、文字记录、评论、频道分析和竞争分析。

📺 MCP新手？ 观看我们的介绍视频，了解它是如何工作的！

什么是YouTube MCP？

YouTube MCP是一个MCP服务器，它使Claude、Cursor和其他MCP兼容工具等AI助手能够与YouTube数据进行交互。您的AI可以直接执行以下操作，而不是手动复制视频信息：

  • 获取视频详细信息 --标题、描述、浏览次数、点赞、持续时间
  • 提取成绩单 --获取带有时间戳的完整视频转录
  • 分析评论 --检索和分析观众反馈
  • 研究渠道 --探索频道统计和内容策略
  • 跟踪性能 --监控视频增长，识别病毒时刻，预测趋势
  • 比较竞争对手 --基准渠道和跟踪市场份额

谁受益？

受众 用例
内容创作者 分析竞争对手策略，跟踪视频性能，优化内容
营销团队 研究影响者，衡量活动投资回报率，生成报告
研究人员 研究内容趋势，分析受众行为，收集文字记录
投资者 评估创作者潜力，比较渠道绩效，跟踪增长
开发者 构建基于人工智能的YouTube工具，自动化数据收集

特性

核心工具（8个工具）

  • 视频信息 --获取任何视频的详细元数据
  • 文字记录 --获取多种语言的字幕
  • 评论 --使用参与度数据检索热门评论
  • 搜索 --按关键字查找视频
  • 通道信息 --获取频道统计数据和详细信息
  • 频道视频 --列出最近上传的内容
  • 趋势 --按地区发现热门视频
  • 播放列表 --访问播放列表内容

视频分析（6个工具）

  • 通过参与率获取视频指标
  • 计算加权参与度指标
  • 分析参与质量
  • 计算绩效得分
  • 比较多个视频
  • 分析内容质量信号

渠道比较（5个工具）

  • 比较多个频道
  • 分析内容策略
  • 基准绩效
  • 识别竞争优势
  • 跟踪市场份额

报告生成（2个工具）

  • 生成全面的渠道报告
  • 生成详细的视频性能报告

高级发现和社区（8个工具）

  • 频道搜索 --按关键字查找频道
  • 频道播放列表 --列出某个频道的所有播放列表
  • 相关视频 --查找与特定视频相关的视频
  • 视频分类 --按地区浏览YouTube类别
  • 评论回复 --获取顶级评论的回复
  • 直播流 --获取直播的状态和详细信息
  • 最受欢迎 --查找频道最受欢迎的视频
  • 最受欢迎 --查找频道观看次数最多的视频

框架集成

想使用YouTube MCP LangChain, Llama索引或其他AI框架？

看 框架集成指南 用于：

  • 从MCP创建LangChain/LlamaIdex工具
  • 使用视频转录构建RAG系统
  • 多视频问答和研究助理
  • 内容创建代理和课程创建者

安装

先决条件

步骤1：获取YouTube API密钥

  1. 首选 谷歌云控制台.
  2. 创建一个新项目（或选择一个现有项目）。
  3. 启用 YouTube数据API v3.
  4. 首选 凭证 → 创建凭据 → API密钥.
  5. 复制API密钥。

步骤2：克隆并安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/youtube-mcp.git
cd youtube-mcp

# Create virtual environment
python -m venv .venv

# Activate virtual environment
# On Windows:
.venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# Install the package
pip install -e .

步骤3：配置API密钥

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

YOUTUBE_API_KEY=your_api_key_here

步骤4：测试安装

# Run a quick test
python examples/basic/quick_test.py

使用AI助手

克劳德桌面版

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "youtube_mcp.server"],
      "cwd": "C:/path/to/youtube-mcp",
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

替代方案（使用.env文件）：

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "youtube_mcp.server"],
      "cwd": "C:/path/to/youtube-mcp"
    }
  }
}

光标IDE

添加到光标设置(.cursor/mcp.json 在项目或全局设置中）：

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "youtube_mcp.server"],
      "cwd": "C:/path/to/youtube-mcp",
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

注： 替换 C:/path/to/youtube-mcp 带有youtubemcp目录的实际路径。

快速开始

配置后，您可以询问您的AI助手：

  • “获取有关此YouTube视频的信息：https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"
  • “获取视频ID abc123的成绩单”
  • “搜索Python教程视频”
  • “比较这两个通道：UCX6OQ3DkcsbYNE6H8uQQuVA和UC-lHJZR3Gqxm24_Vd_AJ5Yw”
  • “跟踪我最新视频的性能”
  • “现在美国流行的视频是什么？”
  • “向我展示Keka HR最受欢迎的视频”

例子

这 examples/ 目录包含按功能组织的测试脚本：

文件夹 说明 README
examples/basic/ 核心工具（视频信息、成绩单、搜索） 查看自述文件
examples/video-analytics/ 分析工具（指标、增长、预测） 查看自述文件
examples/channel-comparison/ 比较工具（基准、市场份额） 查看自述文件
examples/advanced-features/ 高级发现和社区工具 查看自述文件 
# Run basic demos
python examples/basic/demo_client.py

# Test video analytics
python examples/video-analytics/test_analytics.py all

# Test channel comparison
python examples/channel-comparison/demo_scenarios.py

API配额

YouTube数据API有每日配额限制：

  • 免费等级： 每天10000台
  • 搜索操作： 每台100台
  • 其他操作： 每台1台

监控中的使用情况 谷歌云控制台.

故障排除

错误 解决方案
“YOUTUBE_API_KEY未配置” 创建 .env 使用API密钥文件
“quotaExceded” 等待24小时或请求增加配额
“找不到视频” 检查视频ID并确保视频是公开的
“成绩单已禁用” 视频没有可用的字幕
“连接已关闭” 检查服务器日志是否有错误

资源

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。

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