YouTube MCP 服务器是 YouTube API 和 AI 助手之间的桥梁,基于模型上下文协议,可实现下载视频闭合字幕、创建视频摘要等功能。
YouTube MCP 服务器基于模型上下文协议,作为 YouTube API 和 AI 助手之间的桥梁发挥作用。以下是快速体验该服务器功能的步骤:
uv
工具。uv tool install git+https://github.com/sparfenyuk/mcp-youtube
。uv tool install git+https://github.com/sparfenyuk/mcp-youtube
⚠️ 重要提示
如果您已经安装了该服务器,可以使用
uv tool upgrade --reinstall
命令进行更新。
⚠️ 重要提示
如果您想删除该服务器,请使用
uv tool uninstall mcp-youtube
命令。
模型上下文协议 (MCP) 是一个系统,允许 AI 应用(如 Claude Desktop)连接到外部工具和数据源。它为 AI 助手与本地服务和 API 交互提供清晰且安全的方式,同时让用户保持控制。
该服务器主要具备下载给定视频的闭合字幕的功能。
可以利用该服务器创建视频摘要。
需要安装uv
工具。
配置 Claude Desktop 以识别 YouTube MCP 服务器,步骤如下:
打开 Claude Desktop 的配置文件:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
⚠️ 重要提示
您也可以在 Claude Desktop 应用的设置中找到 claude_desktop_config.json 文件。
添加服务器配置
{
"mcpServers": {
"mcp-youtube": {
"command": "mcp-youtube"
}
}
}
uv sync
uv run mcp-youtube --help
工具可以添加到 src/mcp_youtube/tools.py
文件中。以下是添加新工具的步骤:
class NewTool(ToolArgs):
"""新工具的描述。"""
pass
类的属性将用作工具的参数,类的文档字符串将用作工具描述。
@tool_runner.register
async def new_tool(args: NewTool) -> t.Sequence[TextContent | ImageContent | EmbeddedResource]:
pass
该函数应返回一个包含 TextContent、ImageContent 或 EmbeddedResource 的序列,且应该是异步的,并接受新类的一个参数。
MCP 检查器是一个用于使用精美 UI 调试服务器的工具。要运行它,请使用以下命令:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-youtube
在配置文件中将 mcp-youtube
可执行文件的完整路径添加到命令行参数中。