一个基于 YouTube 数据 API 实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。它允许人工智能语言模型通过统一接口与 YouTube 内容交互,为 AI 与 YouTube 数据的交互提供了便捷途径。
若你想快速搭建并使用该服务器,可以参考后续的安装和开发指南部分,按照步骤操作即可让服务器正常运行。
使用 Smithery 自动安装:
# 示例命令
export YOUTUBE_API_KEY="你的API密钥"
在 config.json
中添加以下内容:
{
"youtube": {
"api_key": "your_api_key_here"
}
}
该服务器提供以下 MCP 工具:
工具名称 | 描述 | 必需参数 |
---|---|---|
getVideoDetails |
获取多个 YouTube 视频的详细信息,包括元数据、统计信息和内容详情 | videoIds (数组) |
searchVideos |
根据查询字符串搜索视频 | query ,maxResults (可选) |
getTranscripts |
检索多个视频的字幕 | videoIds (数组),lang (可选) |
getRelatedVideos |
获取与特定视频相关的 YouTube 推荐算法视频 | videoId ,maxResults (可选) |
getChannelStatistics |
检索多个频道的详细指标,包括订阅数、观看次数和视频数量 | channelIds (数组) |
getChannelTopVideos |
获取特定频道中播放量最高的视频 | channelId ,maxResults (可选) |
getVideoEngagementRatio |
计算多个视频的互动指标(播放量、点赞数、评论数和互动比例) | videoIds (数组) |
getTrendingVideos |
获取当前按区域和类别流行的热门视频 | regionCode (可选),categoryId (可选),maxResults (可选) |
compareVideos |
比较多个视频的统计信息 | videoIds (数组) |
git clone https://github.com/yourusername/youtube-mcp-server.git
cd youtube-mcp-server
npm install
node index.js
在 config.json
中指定服务器监听的端口:
{
"server": {
"port": 3000
}
}
启用跨域资源共享:
app.use(cors());
项目采用 MIT License 许可证。