Youtube MCP Server

🚀 YouTube MCP Server

このサーバーは、YouTube Data API v3を通じてリアルタイムのYouTubeデータにアクセスできる包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。AIアシスタントがYouTubeのビデオ、チャンネル、プレイリストなどに関する詳細情報を検索、分析、取得できるようにします。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、YouTube MCP Serverの基本的な使い方を説明します。まずは必要な環境をセットアップし、サーバーを起動してみましょう。

✨ 主な機能

14の完全な機能

1. get_video_details - タイトル、説明、統計情報、メタデータを含む包括的なビデオ情報を取得します。
2. get_playlist_details - プレイリスト情報とメタデータを取得します。
3. get_playlist_items - プレイリスト内のビデオを詳細情報とともにリストします。
4. get_channel_details - 登録者数、ビデオ数、説明を含むチャンネル情報を取得します。
5. get_video_categories - 特定の地域で利用可能なビデオカテゴリをリストします。
6. get_channel_videos - YouTubeチャンネルの最近のビデオを取得します。
7. search_videos - カスタマイズ可能なパラメータでYouTubeをビデオ検索します。
8. get_trending_videos - 特定の地域のトレンドビデオを取得します。
9. get_video_comments - ソートオプション付きでビデオのコメントを取得します。
10. analyze_video_engagement - エンゲージメントメトリクスを分析し、洞察を提供します。
11. get_channel_playlists - YouTubeチャンネルのプレイリストをリストします。
12. get_video_caption_info - 利用可能なキャプション/トランスクリプト情報を取得します。
13. evaluate_video_for_knowledge_base - 知識ベースのキュレーションのために、技術の新鮮度スコアリングを伴うインテリジェントなコンテンツ評価を行います。
14. get_video_transcript - YouTubeビデオから実際のトランスクリプトコンテンツを抽出します。

主要な機能

• ✅ YouTube Data API v3からのリアルタイムデータ
• ✅ 包括的なエラーハンドリングとAPIクォータ管理
• ✅ 複数のURL形式のサポート (youtube.com、youtu.be、@ユーザー名、チャンネルID)
• ✅ 技術の新鮮度スコアリングを伴うインテリジェントなコンテンツ評価
• ✅ 柔軟な検索とフィルタリングオプション
• ✅ 業界ベンチマークを用いたエンゲージメント分析
• ✅ トレンドとカテゴリのための地域コンテンツサポート
• ✅ シームレスなAI統合のためのMCPプロトコル準拠

📦 インストール

必要条件

• Python 3.8+
• YouTube Data API v3キー
• MCP互換クライアント (Claude Desktop、Cursorなど)
• youtube-transcript-api (トランスクリプト抽出機能のため)

手順1: リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/dannySubsense/youtube-mcp-server.git
cd youtube-mcp-server

手順2: 依存関係をインストールする

pip install -r requirements.txt

手順3: YouTube APIキーを取得する

1. Google Cloud Consoleにアクセスします。
2. 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します。
3. YouTube Data API v3を有効にします。
4. 資格情報（APIキー）を作成します。
5. （オプション）セキュリティのために、APIキーをYouTube Data API v3に限定します。

手順4: APIキーを設定する

プロジェクトのルートにcredentials.ymlファイルを作成します。

youtube_api_key: "YOUR_YOUTUBE_API_KEY_HERE"

重要: credentials.ymlファイルをバージョン管理にコミットしないでください！

手順5: サーバーをテストする

python test_server.py

これにより、14のすべての機能を実際のYouTubeコンテンツでテストし、詳細な出力が提供されます。

💻 使用例

基本的な使用法

# 詳細なビデオ情報を取得する
result = await get_video_details("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

# ビデオIDでも動作する
result = await get_video_details("dQw4w9WgXcQ")

高度な使用法

# 最近のPythonチュートリアルを検索する
tutorials = await search_videos(
    query="Python tutorial",
    max_results=10,
    order="date"
)

# 米国のトレンドビデオを取得する
trending = await get_trending_videos(region_code="US", max_results=5)

📚 ドキュメント

統合ガイド

Claude Desktop統合

1. 上記のセットアップ手順に従ってサーバーをインストールします。
2. Claude Desktop構成に追加する - Claude Desktopの構成ファイルを編集します。
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

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

3. Claude Desktopを再起動します。
4. 統合を確認する - Claudeに「Can you search for Python tutorials on YouTube?」と尋ねます。

Cursor統合

1. 上記のセットアップ手順に従ってサーバーをインストールします。
2. Cursor設定で構成する：
   • Cursor設定を開きます。
   • MCPサーバーに移動します。
   • Pythonコマンドと引数を指定して新しいサーバーを追加します。
3. APIキーの環境変数を設定します。
4. CursorでYouTubeコンテンツを検索することでテストします。

カスタムプロジェクト統合

カスタムアプリケーションまたは他のMCPクライアントの場合：

from youtube_mcp_server import (
    get_video_details,
    search_videos,
    evaluate_video_for_knowledge_base
)

# 例の使用法
async def example():
    # ビデオを検索する
    results = await search_videos("machine learning", max_results=5)
    print(results)

    # 知識ベースのためにビデオを評価する
    evaluation = await evaluate_video_for_knowledge_base("dQw4w9WgXcQ")
    print(evaluation)

環境変数の設定

資格情報ファイルの代わりに環境変数を使用することもできます。

export YOUTUBE_API_KEY="your_api_key_here"

関数リファレンス

特別な機能: インテリジェントなコンテンツ評価

evaluate_video_for_knowledge_base関数には、高度なコンテンツ評価が含まれています。

技術の新鮮度スコアリング

• 高ボラティリティのトピック (React、AWS、AI/ML): 最近のコンテンツが強く推奨されます。
• 中ボラティリティのトピック (Python、一般的なプログラミング): 適度な新鮮度ボーナスがあります。
• 安定したトピック (アルゴリズム、数学): 最小限の年代ペナルティです。

品質指標

• 視聴回数とエンゲージメントメトリクス
• 手動対自動生成のキャプション
• コンテンツタイプの検出 (チュートリアル、レビューなど)
• 再生時間の適切性
• 技術の最新性指標 (2024、2025、「latest」、バージョン番号)

スマートな推奨事項

• 🟢 強く推奨 - 高品質 + 最近の技術コンテンツ
• 🟡 やや推奨 - いくつかの肯定的な指標
• 🔴 限定的な推奨 - 少数の品質指標

APIクォータの使用量

日次制限: 10,000ユニット (デフォルト) 使用量を監視して、クォータの枯渇を避けてください。

エラーハンドリング

サーバーには、以下の包括的なエラーハンドリングが含まれています。

• 無効なAPIキー
• クォータ超過エラー
• ネットワーク接続問題
• 無効なビデオ/チャンネルID
• 地域制限
• コメント/キャプションの無効化

テスト

包括的なテストスイートを実行します。

python test_server.py

これにより、14のすべての機能を実際のYouTubeコンテンツでテストし、詳細な出力が提供されます。

セキュリティに関する注意事項

• credentials.ymlファイルを決してコミットしないでください
• APIキーをYouTube Data API v3のみに制限してください
• クォータの使用量を監視して、予期しないコストを防いでください
• 本番環境では環境変数を使用してください

貢献方法

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. python test_server.pyで変更をテストします。
4. 変更をコミットします (git commit -m 'Add amazing feature')
5. ブランチにプッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
6. プルリクエストを開きます。

開発に関するメモ

このプロジェクトは、以下の方法で開発されました。

• 漸進的な方法論 - 一度に1つの機能
• テスト駆動開発 - 各機能を統合前にテスト
• ユーザー協力 - 継続的なフィードバックと承認ゲート
• バックアッププロトコル - ロールバック機能を備えた安全な開発

詳細な開発とテスト手順については、documents/testing.mdを参照してください。

トラブルシューティング

一般的な問題

「API key not found」エラー:

• credentials.ymlが正しい形式で存在することを確認します。
• ファイルのパーミッションを確認します。
• APIキーが有効で制限されていないことを確認します。

「Quota exceeded」エラー:

• Google Cloud Consoleのクォータ使用量を確認します。
• クォータをアップグレードするか、リクエストを最適化することを検討します。
• 頻繁にアクセスするデータにキャッシュを使用します。

「Video not found」エラー:

• ビデオIDまたはURLが正しいことを確認します。
• ビデオが非公開または制限されていないことを確認します。
• ビデオが削除されていないことを確認します。

MCP接続問題:

• 構成内のPythonパスを確認します。
• すべての依存関係がインストールされていることを確認します。
• 構成変更後にMCPクライアントを再起動します。

🔧 技術詳細

このサーバーは、YouTube Data API v3を使用してリアルタイムのYouTubeデータにアクセスします。包括的なエラーハンドリングとAPIクォータ管理を備えており、複数のURL形式をサポートしています。また、インテリジェントなコンテンツ評価機能を備えており、技術の新鮮度スコアリングを行います。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

🙏 謝辞

• Model Context Protocolを使用して構築されました。
• YouTube Data API v3を使用しています。
• FastMCPを使用して開発されました。

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