🎬 YouTube转录MCP服务器
一个全面的YouTube转录提取工具，提供三个不同的界面：
- 🤖 模型上下文协议（MCP）服务器 -用于AI助手和工具
- ⚡ FastAPI HTTP 服务器 -适用于n8n等自动化工具
- 🌐 Gradio Web界面 -便于基于浏览器的访问
✨ 特性
- 📺 使用视频ID或URL从YouTube视频中提取转录
- 🌍 支持多种字幕语言
- 💾 自动保存带有时间戳的文件
- 🔄 针对不同用例的多种接口选项
- 🛡️ 强大的错误处理和验证
📦 安装
🔧 先决条件
- 🐍 Python 3.8+
- 📦 uv包管理器（推荐）或pip
🚀 使用紫外线（推荐）
# Clone the repository
git clone https://github.com/Marvel202/yt-mcp-transcript.git
cd yt-mcp-transcript
# Create virtual environment and install dependencies
uv sync🐍 使用pip
# Clone the repository
git clone https://github.com/Marvel202/yt-mcp-transcript.git
cd yt-mcp-transcript
# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -e .🚀 用法
1.🤖 MCP服务器模式（适用于AI助手）
VS代码MCP集成
要与VS Code MCP一起使用，请更新您的 mcp.json 配置文件：
{
"servers": {
"youtube": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/path/to/your/yt-mcp-transcript",
"python",
"src/mcp_youtube.py"
]
}
}
}💡 备注：替换 /path/to/your/yt-mcp-transcript 使用您的实际项目目录路径。手动启动MCP服务器
手动启动MCP服务器：
# With uv
uv run python src/mcp_youtube.py --mode mcp
# With pip
python src/mcp_youtube.py --mode mcp🛠️ 可用的MCP工具
- 📝
get_transcript-从YouTube视频中提取文字记录 - 💾
save_transcript_to_file-将成绩单保存到带有时间戳的文件中
2.⚡ FastAPI HTTP服务器模式（适用于n8n和自动化）
在端口8080上启动HTTP服务器，超时60秒：
# 🚀 With uv
uv run python src/mcp_youtube.py --mode fastapi
# 🐍 With pip
python src/mcp_youtube.py --mode fastapi🌐 可用HTTP端点
📥 GET/转录/{video_id}
- 📝 按视频ID提取成绩单
- 💡 例子：
GET http://localhost:8080/transcript/pebgrFQ-C7M
📮 POST/成绩单
- 📝 从URL或视频ID提取转录
- 📋 请求正文：
{"video_url": "https://youtube.com/watch?v=pebgrFQ-C7M"}或{"video_id": "pebgrFQ-C7M"}
💾 POST/转录/保存
- 💾 提取成绩单并保存到文件
- 📋 请求正文：
{"video_url": "https://youtube.com/watch?v=pebgrFQ-C7M", "filename": "my_transcript.txt"}
🏥 GET/健康
- ✅ 服务器健康检查
🔧 卷曲示例
# 📥 Get transcript by video ID
curl http://localhost:8080/transcript/pebgrFQ-C7M
# 📮 Get transcript from URL
curl -X POST http://localhost:8080/transcript \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"video_url": "https://youtube.com/watch?v=pebgrFQ-C7M"}'
# 💾 Save transcript to file
curl -X POST http://localhost:8080/transcript/save \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"video_url": "https://youtube.com/watch?v=pebgrFQ-C7M", "filename": "study_session.txt"}'3.🌐 Gradio Web界面（基于浏览器）
启动web界面：
# 🚀 First, start the FastAPI server in one terminal
uv run python src/mcp_youtube.py --mode fastapi
# 🌐 Then start the Gradio interface in another terminal
uv run python gradio_interface.py🌐 打开浏览器 http://localhost:7860 使用web界面。
⚙️ 配置
🔗 n8n的配置
与一起使用时 n8n （尤其是在Docker中），配置HTTP请求节点：
💾 要将成绩单保存到本地目录：
- 方法:
POST - 统一资源定位符:
http://host.docker.internal:8080/transcript/save - 身体：JSON格式
{"video_url": "YOUR_YOUTUBE_URL", "filename": "optional_filename.txt"} - 超时:
60000ms（60秒）
📝 仅用于转录提取（不保存）：
- 方法:
POST - 统一资源定位符:
http://host.docker.internal:8080/transcript - 身体：JSON格式
{"video_url": "YOUR_YOUTUBE_URL"} - 超时:
60000ms（60秒）
💡 备注：使用 host.docker.internal 当n8n在Docker中运行以访问您的本地服务器时。🎬 支持的YouTube URL格式
- 📺
https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID - 🔗
https://youtu.be/VIDEO_ID - 📱
https://m.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID - 🎯 只有视频ID：
VIDEO_ID
📁 文件结构
yt-mcp-transcript/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ └── mcp_youtube.py # 🚀 Main server application
├── gradio_interface.py # 🌐 Web interface
├── transcript/ # 📁 Saved transcripts directory
├── pyproject.toml # ⚙️ Project configuration
├── README.md # 📖 This file
└── test_transcript_saving.py # 🧪 Test script📤 API响应格式
所有端点都返回JSON响应：
✅ 成功响应：
{
"success": true,
"video_id": "pebgrFQ-C7M",
"transcript": "Hello everyone\nWelcome to this video...",
"language": "en",
"with_timestamps": false
}❌ 错误响应：
{
"success": false,
"error": "No transcript found for this video",
"video_id": "invalid_id"
}🛡️ 错误处理
服务器处理各种错误情况：
- 🚫 视频ID或URL无效
- 📵 没有可用成绩单的视频
- 🌐 网络连接问题
- ⏱️ 服务器超时（FastAPI模式限制为60秒）
🧪 测试
测试转录提取：
# 🧪 Test with the target video
uv run python test_transcript_saving.py🔧 发展
🚀 以开发模式运行
# 🤖 MCP mode with auto-reload
uv run python src/mcp_youtube.py --mode mcp
# ⚡ FastAPI mode with auto-reload
uv run python src/mcp_youtube.py --mode fastapi --reload📦 依赖项
- 🤖
fastmcp>=1.12.2-MCP服务器框架 - 📺
youtube-transcript-api>=1.2.1-YouTube文字记录提取 - ⚡
fastapi>=0.116.1-HTTP API框架 - 🚀
uvicorn>=0.25.0-ASGI服务器 - 🌐
gradio>=5.38.2-Web界面框架 - 📋
pydantic>=2.0.0-数据验证
📄 许可证
MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。
🤝 贡献
- 🍴 分叉存储库
- 🌿 创建要素分支
- ✨ 进行更改
- 🧪 如果适用，添加测试
- 📤 提交拉取请求
🆘 支持
对于问题或疑问：
- 📋 查看GitHub问题页面
- 🐛 创建包含详细信息的新问题
- 📝 包括错误消息和重现步骤
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🎯 测试目标视频: pebgrFQ-C7M （与Calm Jazz进行2小时学习）