YouTube Content Management MCP Server

YouTube内容管理MCP服务器

模型上下文协议（MCP）服务器，为内容发现和分析提供YouTube数据API v3集成。此服务器使AI助手能够搜索YouTube视频、频道、播放列表，并检索视频、频道和播放列表的详细指标。

特性

当前工具

• 🎥 搜索_视频：在YouTube上搜索具有高级过滤选项的视频，包括观看次数、点赞次数和评论次数。
• 📺 搜索频道：根据搜索查询查找YouTube频道，包括订阅者计数、视频计数和总观看次数。
• 📋 搜索播放列表：根据搜索查询在YouTube上搜索播放列表。
• 📊 get_video_metrics：按ID检索特定视频的统计数据（浏览量、点赞、评论）。
• 📈 get_channel_metrics：按ID检索特定频道的统计数据（订阅者、总观看次数、视频计数）。
• 📑 get_playlist_metrics：按ID检索特定播放列表的统计信息（项目计数、总浏览量）。

计划的功能

• 播放列表创建和管理
• 评论检索和分析
• 视频上传和管理（具有适当的身份验证）
• 按地区分类的视频趋势
• 视频转录访问

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• YouTube数据API v3密钥
• 带MCP扩展的VSCode（用于VSCode使用）
• 所需的Python包： google-api-python-client, python-dotenv, pydantic

获取YouTube API密钥

1. 转到 谷歌云控制台
2. 创建新项目或选择现有项目
3. 启用YouTube数据API v3:

- 导航到“API和服务”>“库” - 搜索“YouTube数据API v3” - 点击它并按“启用”

1. 创建凭据：

- 转到“API和服务”>“凭据” - 单击“创建凭据”>“API密钥” - 复制生成的API密钥

1. （推荐）限制API密钥：

- 点击API键进行编辑 - 在“API限制”下，选择“限制密钥” - 选择“YouTube数据API v3” - 保存更改

安装

1. 克隆或下载此存储库

   git clone https://github.com/NastyRunner13/youtube-content-management-mcp
   cd youtube-content-management-mcp

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

或者如果使用 uv:

   uv install

1. 设置您的环境 （可选）

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

   YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key_here

用法

使用VSCode（推荐）

1. 安装MCP扩展 在VSCode中

1. 配置MCP服务器 将其添加到VSCode settings.json:

   {
     "mcp.servers": {
       "youtube-content-management": {
         "command": "python",
         "args": [
           "/path/to/youtube-content-management-mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
         }
       }
     }
   }

使用紫外线的替代方案：

   {
     "mcp.servers": {
       "youtube-content-management": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/youtube-content-management-mcp",
           "run",
           "main.py"
         ],
         "env": {
           "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
         }
       }
     }
   }

1. 重新启动VSCode 或重新加载窗口

1. 使用工具 通过MCP面板或询问您的AI助手

使用克劳德桌面

将此配置添加到您的Claude Desktop配置文件中：

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

{
  "mcpServers": {
    "youtube-content-management": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/youtube-content-management-mcp/main.py"],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
      }
    }
  }
}

与其他MCP客户端

服务器实现了标准的MCP协议，并且应该与任何兼容的MCP客户端一起工作。有关配置说明，请参阅客户的文档。

可用工具

搜索_视频

在YouTube上搜索具有高级过滤选项的视频，包括观看次数、点赞次数和评论次数等指标。

参数：

• query （字符串，必填）：搜索查询
• max_results （整数，可选）：最大结果数（1-50，默认值：25）
• order （字符串，可选）：排序顺序-“相关性”、“日期”、“评级”、“viewCount”（默认值：“相关性”）
• duration （字符串，可选）：视频持续时间-“中等”，“长”（默认值：“中等”）
• published_after （字符串，可选）：RFC 3339时间戳（例如，“2023-01-01T00:00:00Z”）

示例用法：

Search for Python tutorials uploaded in the last year, sorted by view count

搜索频道

根据搜索查询查找YouTube频道，包括订阅者数量、视频数量和总观看次数等指标。

参数：

• query （字符串，必填）：频道搜索查询
• max_results （整数，可选）：最大结果数（1-50，默认值：25）
• published_after （字符串，可选）：RFC 3339时间戳（例如，“2023-01-01T00:00:00Z”）

示例用法：

Find coding tutorial channels

搜索播放列表

根据搜索查询在YouTube上搜索播放列表。

参数：

• query （字符串，必填）：搜索播放列表查询
• max_results （整数，可选）：最大结果数（1-50，默认值：25）
• published_after （字符串，可选）：RFC 3339时间戳（例如，“2023-01-01T00:00:00Z”）

示例用法：

Find playlists about machine learning

get_video_metrics

检索特定YouTube视频的统计数据，包括观看次数、点赞次数和评论次数。

参数：

• video_id （string，必填）：YouTube视频ID

示例用法：

Get metrics for the video with ID dQw4w9WgXcQ

get_channel_metrics

检索特定YouTube频道的统计信息，包括订阅者计数、总观看次数和视频计数。

参数：

• channel_id （string，必填）：YouTube频道ID

示例用法：

Get metrics for the channel with ID UC_x5XG1OV2P6uZZ5FSM9Ttw

get_playlist_metrics

检索特定YouTube播放列表的统计信息，包括所有视频的项目计数和总观看次数。

参数：

• playlist_id （字符串，必填）：YouTube播放列表ID

示例用法：

Get metrics for the playlist with ID PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU

交互示例

配置完MCP服务器后，您可以通过AI助手与之交互：

使用指标进行视频搜索：

搜索过去6个月的机器学习教程，按浏览次数排序，并显示浏览次数

使用指标进行渠道发现：

“根据订阅人数在YouTube上查找顶级烹饪频道”

播放列表搜索：

“显示有关Python编程的播放列表”

视频指标：

“获取ID为dQw4w9WgXcQ的视频的观看次数和点赞次数”

渠道指标：

“频道UC_x5XG1OV2P6uZZ5FSM9Ttw的订户数和总浏览量是多少？”

播放列表指标：

“播放列表PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU中有多少个视频和总浏览量？”

输入验证

所有工具使用 派丹蒂克 为了进行稳健的输入验证，确保：

• 必填字段（例如。， query, video_id)已提供且非空。
• 数字字段（例如。， max_results)在有效范围（1-50）内。
• 字符串字段（例如。， order, duration)匹配允许的值。
• 时间戳（例如。， published_after)遵循RFC 3339格式。

无效的输入会导致清晰的错误消息，从而提高可靠性和用户体验。

安全说明

• 永远不要提交API密钥 到版本控制
• 考虑使用环境变量而不是对API键进行硬编码
• 定期旋转API键
• 在Google云控制台中监控您的API使用情况
• 设置API密钥限制，以限制对YouTube Data API v3的使用

故障排除

常见问题

1. “未设置YouTube API密钥”

- 确保在环境变量中正确配置了API密钥 - 检查密钥是否有效并且启用了YouTube Data API v3

1. “quotaExceded”错误

- 您已达到每日API配额限制（默认值：10000个单位） - 等待配额重置（每天）或在Google Cloud Console中增加配额 - 注意：由于多次调用API，带有度量的度量工具和搜索工具可能会消耗更多配额

1. “keyInvalid”错误

- 您的API密钥无效或已被吊销 - 生成新的API密钥并更新您的配置

1. “输入参数无效”错误

- 检查Pydantic错误消息以了解详细信息（例如，丢失 query，无效 order) - 确保输入符合工具的参数要求

1. MCP服务器未启动

- 检查所有依赖项(google-api-python-client, python-dotenv, pydantic)已安装 - 验证配置中的Python路径是否正确 - 检查MCP扩展日志以了解详细的错误消息

调试模式

要启用调试日志记录，请将以下内容添加到您的环境中：

"env": {
  "YOUTUBE_API_KEY": "your_key_here",
  "DEBUG": "true"
}

贡献

我们欢迎捐款！您可以提供帮助的领域：

• 其他YouTube API端点（评论、转录）
• 优化API配额使用（例如，批处理度量调用）
• 增强Pydantic验证规则
• 性能优化
• 文档改进
• 测试和错误报告

API限值

• YouTube数据API v3：每天10000个单位（默认）
• 搜索操作：每项请求100个单位
• 列表操作（视频、频道、播放列表）：每次请求1个单位
• 播放列表项目：每份申请5个单位
• 速率限制：注意快速连续地提出太多请求，尤其是使用度量工具

支持

• 为bug或功能请求创建问题
• 检查 YouTube数据API文档 针对特定于API的问题
• 审查MCP协议文档以了解集成问题
• 参见 Pydantic文档 用于验证相关问题