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MCP Server · 音视频

Video Comment Analyzer

一款用于获取和分析YouTube视频评论的ChatGPT应用,支持情感分析、热门评论提取和观众反馈总结。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python情感分析视频分析

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作者 / 组织
taiyuhiga
提供方
taiyuhiga

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1 个

MCP World

选型结论

Video Comment Analyzer 属于音视频类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

音视频

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

视频评论分析器 - MCP服务器

这是一款用于获取和分析YouTube视频评论的ChatGPT应用。

功能

  • 从YouTube视频URL自动获取评论
  • 评论的详细分析(互动度、观众意见、改进点等)
  • 按照以下项目进行分析:

- 共鸣度高的评论(点赞数多) - 回复较多的评论 - 对动画的期望、不满及意见 - 正反意见总结 - 有待改进之处

设置

1. 安装依赖项

cd video_comment_analyzer_server_python
pip install -r requirements.txt

2. API密钥的设置

仅需YouTube Data API密钥:

export YOUTUBE_API_KEY="your_youtube_api_key"

注无需OpenAI API密钥。分析由ChatGPT本身进行。

获取YouTube API密钥的方法
  1. Google 云端控制台访问
  2. 创建新项目
  3. 从“API和服务”→“库”中启用“YouTube Data API v3”
  4. 从“认证信息”中创建API密钥

3. 服务器启动

python main.py

服务器默认 http://localhost:8003 然后启动。

ChatGPT的使用方法

  1. 从ChatGPT的设置中转到“Apps”部分
  2. 选择“添加MCP服务器”
  3. 服务器URL: http://localhost:8003 输入
  4. 连接后,可按以下方式使用:
この動画のコメントを分析してください: https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID

使用示例

ユーザー: この動画のコメントを分析して: https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ

ChatGPT: 動画コメント分析を実行します...

[分析結果が表示されます]
- 共感性の高いコメント
- 返信の多いコメント
- 視聴者の要望と不満
- 肯定的・否定的意見のまとめ
- 改善提案

参数

  • videoUrl (必填):YouTube视频的URL
  • maxComments (可选):获取的最大评论数(默认:100)

故障排除

“未设置YOUTUBE_API_KEY环境变量”错误

请确认环境变量是否设置正确:

echo $YOUTUBE_API_KEY

“获取评论时发生错误”错误

  • 确认YouTube API密钥是否有效
  • 确认是否未超出API使用限制
  • 确认动画评论是否已启用

许可证

该项目根据 MIT 许可证获得授权。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

YouTube评论分析Python本地部署情感分析观众反馈ChatGPT应用视频分析

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

语音转文字

把会议录音转成文字,再整理要点。

文字转语音

把文案转成配音,调整语速和音色。

视频素材处理

提取字幕、剪出片段、生成封面。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在音视频场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Video Comment Analyzer 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Video Comment Analyzer 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Video Comment Analyzer 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Video Comment Analyzer 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Video Comment Analyzer 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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