M

MCP Server

MCPサーバーはYoutube-Summarizer APIに基づいて構築されたサービスプラットフォームで、MCPプロトコルを通じてすべてのAPIをツールとして公開し、AIアプリケーションが統合して使用できるようにします。現在はローカル接続のみをサポートしています。
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YouTube Summarizer MCPサーバーとは?

これはModel Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、YouTubeビデオの要約機能を標準化されたツールインターフェースとしてカプセル化し、AIアプリケーションがこれらの機能を簡単に統合して使用できるようにします。

YouTube Summarizer MCPサーバーの使い方は?

Dockerコンテナを使用してサーバーを迅速にデプロイし、MCPクライアントを使用するか、Claude DesktopなどのAIアプリケーションに直接統合してこれらのツールを使用できます。

適用シナリオ

YouTubeビデオコンテンツを自動処理する必要があるアプリケーションシナリオ、例えばビデオコンテンツ分析、自動要約生成、知識抽出などに適しています。

主要機能

ビデオ要約生成YouTubeビデオから自動的に重要な情報を抽出し、簡潔な要約を生成します。
MCPプロトコル統合標準的なMCPプロトコルを通じてすべてのAPIを公開し、AIアプリケーションが簡単に呼び出せるようにします。
ローカルデプロイローカル環境での実行をサポートし、データ処理のプライバシーを保障します。

利点と制限

利点
標準化されたインターフェースで、統合が容易
ローカルでの実行によりデータのプライバシーが保障される
成熟したYouTube-Summarizer APIに基づいている
制限
現在はローカル接続のみをサポートしています
Docker環境のサポートが必要です
YouTube APIの可用性に依存しています

使い方

Dockerイメージを構築する
まず、サービスを含むDockerイメージを構築する必要があります。
MCPサーバーを実行する
Dockerを使用して構築したイメージを実行します。
Claude Desktopに統合する
設定ファイルを変更して、サービスをClaude Desktopに追加します。

使用例

ビデオ要約を取得する自然言語でのクエリを通じて、指定されたYouTubeビデオの要約を取得します。
AIアシスタントに統合するビデオ要約機能をAIアシスタントに統合し、ビデオコンテンツを処理する能力を強化します。

よくある質問

MCPサーバーはリモート接続をサポートしていますか?
このサービスを実行するにはどのような環境が必要ですか?
ツールが正常に動作しているかどうかをテストするにはどうすればいいですか?

関連リソース

MCPプロトコルドキュメント
Model Context Protocolの公式ドキュメント
YouTube-Summarizerプロジェクト
基礎APIプロジェクトのリポジトリ
Dockerインストールガイド
Dockerの公式インストールドキュメント
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-summarizer": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "youtube-summarizer-mcp"
      ]
    }
  }
}
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。
N
Notte Browser
認証済み
NotteはオープンソースのフルスタックネットワークAIエージェントフレームワークで、ブラウザセッション、自動化されたLLM駆動エージェント、ウェブページの監視と操作、資格情報管理などの機能を提供し、インターネットをエージェントに優しい環境に変え、自然言語でウェブサイトの構造を記述することでLLMの認知負荷を軽減することを目的としています。
642
4.5ポイント
B
Bing Search MCP
Microsoft Bing検索APIを統合するためのMCPサーバーで、ウェブページ、ニュース、画像の検索機能をサポートし、AIアシスタントにウェブ検索機能を提供します。
Python
214
4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
271
4ポイント
C
Cloudflare
Changesetsは、マルチパッケージまたはシングルパッケージのリポジトリのバージョン管理とリリースを管理するためのビルドツールです。
TypeScript
1.5K
5ポイント
E
Eino
Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。
Go
3.4K
5ポイント
M
Modelcontextprotocol
認証済み
このプロジェクトは、Sonar APIを統合したMCPサーバーの実装で、Claudeにリアルタイムのネットワーク検索機能を提供します。システムアーキテクチャ、ツールの設定、Dockerデプロイ、およびマルチプラットフォーム統合ガイドが含まれています。
TypeScript
1.1K
5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
231
4.2ポイント
S
Serena
セレナは強力なオープンソースのコーディングエージェントツールキットで、大規模言語モデル(LLM)をコードベース上で直接動作するフル機能のエージェントに変えることができます。IDEに似た意味論的なコード検索と編集ツールを提供し、様々なプログラミング言語をサポートし、MCPプロトコルまたはAgnoフレームワークを介して様々なLLMと統合することができます。
Python
769
5ポイント
厳選MCPサービス
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
276
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
253
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
5.2K
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
705
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
71
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#
542
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
1.7K
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
259
4.5ポイント
AIbase
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