Youtube MCP Server 9tv
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Youtube MCP Server 9tv

YouTube MCPサーバープロジェクトで、動画検索、字幕抽出、意味検索機能を提供し、AIクライアントとの統合をサポートします。
2.5ポイント
8.1K

YouTube MCPサーバーとは?

YouTube MCPサーバーは、高度な動画処理ツールです。YouTube動画を検索し、動画の字幕を取得し、動画内容を知的に分析することができます。意味検索機能を通じて、アシスタントと会話するように動画内の特定の内容を検索できます。

YouTube MCPサーバーの使い方は?

サーバーをインストールして実行し、MCPプロトコルをサポートするアプリ(Claudeなど)で簡単なコマンドを使用するだけです。プログラミング知識は必要なく、自然言語で操作できます。

適用シーン

研究者が動画資料を迅速に検索する、学生が授業動画の字幕を取得する、コンテンツクリエイターが人気動画の内容を分析する、またはYouTube動画から情報を抽出する必要があるあらゆるシーンに適しています。

主な機能

動画検索
公式APIを使用せずにYouTube動画を検索でき、結果の数をカスタマイズできます。
字幕抽出
任意のYouTube動画の字幕テキストを自動的に取得します。
意味検索
保存された動画の字幕内容を知的に検索し、単なるキーワードマッチではなく、クエリの意図を理解します。
コンテンツ保存
動画情報と字幕を高度なデータベースに保存し、後で検索しやすくします。
利点
YouTube公式APIキーを必要とせずに動画を検索できます。
自然言語クエリをサポートし、使いやすく直感的です。
高度な意味検索がクエリの意図を理解します。
MCPプロトコルをサポートするさまざまなクライアントに統合できます。
制限
コンテンツ分析にはGoogle APIキーが必要です。
一部の機能はサードパーティサービスに依存しています。
動画の字幕抽出はすべての動画に適用できない場合があります。

使い方

インストール準備
Python 3.8以上とuvパッケージマネージャーがインストールされていることを確認してください。
環境設定
仮想環境を作成してアクティブ化します。
依存関係のインストール
必要なソフトウェアパッケージをインストールします。
APIキーの設定
.envファイルにGoogle APIキーを追加してください。
サーバーの起動
以下のいずれかの方法でサーバーを実行します。

使用例

学習リソースの検索
Pythonプログラミングチュートリアル動画を探します。
動画内容の研究
動画の字幕を取得して分析します。
高度なコンテンツ検索
保存された動画の中から特定の概念を検索します。

よくある質問

なぜGoogle APIキーが必要なのですか?
何件の動画を検索できますか?
すべての動画から字幕を取得できますか?
このプロジェクトを支援するにはどうすればいいですか?

関連リソース

プロジェクトのGitHubリポジトリ
ソースコードと最新の更新情報
MCPプロトコルドキュメント
Model Context Protocolの公式ドキュメント
支援する
Buy Me a Coffeeを通じて開発を支援する

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
"mcpServers": {
  "youtube": {
    "command": "C:\\Path\\To\\Your\\Project\\.venv\\Scripts\\python.exe",
    "args": ["C:\\Path\\To\\Your\\Project\\server.py"],
    "env": {
      "GOOGLE_API_KEY": "your_api_key_here"
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "youtube": {
    "command": "uv",
    "args": ["--directory", "C:\\Path\\To\\Your\\Project", "run", "server.py"],
    "env": {
      "GOOGLE_API_KEY": "your_api_key_here"
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

S
Shadcn Ui MCP Server
AIワークフローにshadcn/uiコンポーネントの統合を提供するMCPサーバーで、React、Svelte、Vueフレームワークをサポートし、コンポーネントのソースコード、使用例、メタデータへのアクセス機能を備えています。
TypeScript
9.0K
5ポイント
A
Annas MCP
Anna's ArchiveのMCPサーバーとCLIツールは、このプラットフォームのドキュメントを検索およびダウンロードするためのもので、APIキーを使用したアクセスをサポートしています。
Go
5.9K
4.5ポイント
V
Video Editing MCP
Video Editor MCPは、ビデオのアップロード、検索、生成、編集機能を提供するビデオ編集サーバーで、LLMとVideo Jungleプラットフォームを通じた操作をサポートしています。
Python
11.8K
4ポイント
B
Bilibili MCP Js
認証済み
Model Context Protocol (MCP)に基づくB站動画検索サーバーで、APIインターフェースを通じて動画コンテンツの検索、ページング検索、動画情報の返却をサポートし、LangChain呼び出しのサンプルとテストスクリプトを含みます。
TypeScript
13.1K
4.2ポイント
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
10.0K
4ポイント
M
MCP Youtube
yt - dlpを使ってYouTube字幕をダウンロードし、MCPプロトコルを通じてClaude.aiに接続して動画内容を分析します
TypeScript
10.7K
4ポイント
M
Markdownify MCP
Markdownifyは、PDF、画像、音声などのさまざまな形式やウェブページのコンテンツをMarkdown形式に変換することができる多機能ファイル変換サービスです。
TypeScript
18.3K
5ポイント
S
Supermemory
SupermemoryはAI駆動の記憶エンジンで、個人データを統合することでLLMにコンテキスト知識を提供し、情報のスマートな管理と検索を実現します。
TypeScript
18.9K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.3K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
16.1K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
43.7K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
24.3K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
12.0K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
14.9K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.5K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.3K
4.5ポイント
AIBase
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