AI导哈

视频音频转录服务

一个异步MCP服务，使用yt-dlp下载视频音频并通过AssemblyAI进行转录，为Claude和其他LLM客户端提供MCP工具。

  • by DigiBugCat
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 DigiBugCat/yt-dlp-mcp

使用说明

yt-dlp mcp

异步MCP服务，用于下载视频和音频 yt-dlp 并通过以下方式转录 组装AI --作为MCP工具公开给Claude和其他LLM客户。

                          ┌──────────────────────┐
                          │   Claude / LLM app    │
                          └──────────┬───────────┘
                                     │ MCP (SSE/HTTP)
                                     v
                          ┌──────────────────────┐
                          │  mcp_server/          │
                          │  FastMCP proxy        │
                          │  (fastmcp.cloud)      │
                          └──────────┬───────────┘
                                     │ CF Access service token
                                     v
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Cloudflare Tunnel  (terraform/)                               │
└────────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                                 │
                                 v
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  backend/  (Docker)                                            │
│                                                                │
│  ┌────────────┐   ┌──────────────┐   ┌─────────────────────┐  │
│  │ FastMCP    │──>│ Job Queue    │──>│ Background Worker   │  │
│  │ /mcp       │   │ (SQLite)     │   │                     │  │
│  └────────────┘   └──────────────┘   │  1. yt-dlp download │  │
│                                      │  2. AssemblyAI API  │  │
│                                      │  3. Write artifacts │  │
│                                      └──────────┬──────────┘  │
│                                                 │              │
│                                                 v              │
│                                      ┌─────────────────────┐  │
│                                      │ /data/transcripts/  │  │
│                                      │  {platform}/        │  │
│                                      │   {channel}/        │  │
│                                      │    {video_id}/      │  │
│                                      │     transcript.md   │  │
│                                      │     transcript.json │  │
│                                      │     transcript.txt  │  │
│                                      │     audio.mp3       │  │
│                                      │     metadata.json   │  │
│                                      └─────────────────────┘  │
└────────────────────────────────────────────────────────────────┘

MCP工具

工具 说明
transcribe(url) 排队下载+转录视频URL。立即返回 job_id.
job_status(job_id) 轮询作业进度： queued → downloading → transcribing → completed / failed
search(query, limit) 在所有成绩单中进行全文搜索
list_transcripts(platform, channel, limit) 使用可选过滤器浏览可用成绩单
read_transcript(video_id, format) 阅读成绩单 markdown, text，或 json

重复的URL会自动进行重复数据消除——如果成绩单已经存在或作业正在执行中，则返回现有结果。

回购结构

yt-dlp-mcp/
├── mcp_server/          # FastMCP proxy (deployed to fastmcp.cloud)
│   ├── server.py        #   OAuth + CF Access → proxies to backend
│   └── pyproject.toml
├── backend/             # Transcription service (Docker)
│   ├── src/yt_dlp_mcp/  #   MCP tools, worker, DB, services
│   ├── tests/
│   ├── Dockerfile
│   ├── docker-compose.yml
│   ├── pyproject.toml
│   └── scripts/         #   deploy.sh, destroy.sh, terraformw.sh
├── terraform/           # Cloudflare Tunnel + DNS
├── .github/workflows/   # CI (lint/test/build) + Deploy (GHCR + terraform)
└── Makefile             # Docker, terraform, and deploy shortcuts

快速开始

先决条件

本地开发

# Install backend in editable mode
pip install -e backend/[dev]

# Run tests
pytest backend/tests -q

# Run the backend directly (needs ASSEMBLYAI_API_KEY)
cp backend/.env.example .env
# ... fill in your keys ...
yt-dlp-mcp

码头工人

make build      # Build the image
make up         # Start the backend (no tunnel)
make up-tunnel  # Start backend + Cloudflare tunnel
make down       # Stop everything
make health     # Check /healthz
make logs-app   # Tail logs

全面部署

# 1. Fill in .env from backend/.env.example
# 2. Deploy tunnel + DNS + start containers
make deploy

# Tear down
make destroy

仅限地形

make tf-init     # terraform init
make tf-apply    # terraform apply
make tf-destroy  # terraform destroy

环境变量

创建 .env 在repo根目录（参见 backend/.env.example):

变量 必填 描述
ASSEMBLYAI_API_KEY 是 AssemblyAI转录API键
GOOGLE_CLIENT_ID 对于OAuth 谷歌OAuth客户端ID
GOOGLE_CLIENT_SECRET 对于OAuth 谷歌OAuth客户端密钥
PUBLIC_BASE_URL 对于OAuth 服务的公共URL
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 用于部署 CF帐户ID
CLOUDFLARE_ZONE_ID 用于部署 CF区域ID
CLOUDFLARE_API_TOKEN 用于部署 CF API令牌
DOMAIN 用于部署 例如。 pantainos.net
SUBDOMAIN 用于部署 例如。 yt-cli

CI/CD

  • 持续集成 --在每个推送/PR上运行：ruff、mypy、pytest、Docker构建冒烟测试
  • 部署 --运行推送 main +nightly cron：构建并推送到GHCR，然后应用terraform

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