Youtube Content Management MCP

🚀 YouTube內容管理MCP服務器

這是一個模型上下文協議（MCP）服務器，集成了YouTube數據API v3，用於內容發現和分析。該服務器使AI助手能夠搜索YouTube視頻、頻道和播放列表，並獲取視頻、頻道和播放列表的詳細指標。

🚀 快速開始

要使用此服務器，你需要完成以下幾個步驟：

1. 獲取YouTube API密鑰。
2. 安裝必要的依賴項。
3. 配置環境變量。
4. 根據你的使用場景（如VSCode、Claude Desktop等）進行相應的配置。

✨ 主要特性

當前工具

• 🎥 search_videos：使用高級過濾選項在YouTube上搜索視頻，可根據觀看次數、點贊數和評論數進行篩選。
• 📺 search_channels：根據搜索查詢查找YouTube頻道，可查看訂閱者數量、視頻數量和總觀看次數等信息。
• 📋 search_playlists：根據搜索查詢在YouTube上搜索播放列表。
• 📊 get_video_metrics：通過視頻ID檢索特定視頻的統計信息（觀看次數、點贊數、評論數）。
• 📈 get_channel_metrics：通過頻道ID檢索特定頻道的統計信息（訂閱者數量、總觀看次數、視頻數量）。
• 📑 get_playlist_metrics：通過播放列表ID檢索特定播放列表的統計信息（項目數量、總觀看次數）。

計劃功能

• 播放列表創建和管理
• 評論檢索和分析
• 視頻上傳和管理（需正確認證）
• 按地區查看熱門視頻
• 視頻轉錄訪問

📦 安裝指南

前提條件

• Python 3.8或更高版本
• YouTube數據API v3密鑰
• 安裝了MCP擴展的VSCode（用於VSCode使用場景）
• 所需的Python包：google-api-python-client、python-dotenv、pydantic

獲取YouTube API密鑰

1. 訪問Google Cloud Console。
2. 創建一個新項目或選擇現有項目。
3. 啟用YouTube數據API v3：
   • 導航到“API和服務”>“庫”。
   • 搜索“YouTube數據API v3”。
   • 點擊它並按“啟用”。
4. 創建憑證：
   • 轉到“API和服務”>“憑證”。
   • 點擊“創建憑證”>“API密鑰”。
   • 複製生成的API密鑰。
5. （推薦）限制API密鑰：
   • 點擊API密鑰進行編輯。
   • 在“API限制”下，選擇“限制密鑰”。
   • 選擇“YouTube數據API v3”。
   • 保存更改。

安裝步驟

1. 克隆或下載此倉庫

   git clone https://github.com/NastyRunner13/youtube-content-management-mcp
   cd youtube-content-management-mcp
   

2. 安裝依賴項

   pip install -r requirements.txt
   

   或者如果你使用uv：

   uv install
   

3. 設置環境變量（可選） 在項目根目錄創建一個.env文件：

   YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key_here
   

💻 使用示例

使用VSCode（推薦）

1. 在VSCode中安裝MCP擴展。

2. 配置MCP服務器，將以下內容添加到你的VSCode settings.json中：

   {
     "mcp.servers": {
       "youtube-content-management": {
         "command": "python",
         "args": [
           "/path/to/youtube-content-management-mcp/main.py"
         ],
         "env": {
           "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

   使用uv的替代方法：

   {
     "mcp.servers": {
       "youtube-content-management": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/path/to/youtube-content-management-mcp",
           "run",
           "main.py"
         ],
         "env": {
           "YOUTUBE_API_KEY": "your_youtube_api_key_here"
         }
       }
     }
   }
   

3. 重啟VSCode或重新加載窗口。

4. 通過MCP面板或詢問你的AI助手使用工具。

使用Claude Desktop

將以下配置添加到你的Claude Desktop配置文件中：

Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

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

使用其他MCP客戶端

該服務器實現了標準的MCP協議，應該可以與任何兼容的MCP客戶端一起使用。請參考你的客戶端文檔以獲取配置說明。

可用工具示例

search_videos

在YouTube上使用高級過濾選項搜索視頻，可根據觀看次數、點贊數和評論數等指標進行篩選。

參數：

• query（字符串，必需）：搜索查詢
• max_results（整數，可選）：最大結果數（1 - 50，默認值：25）
• order（字符串，可選）：排序順序 - "relevance"（相關性）、"date"（日期）、"rating"（評分）、"viewCount"（觀看次數）（默認值："relevance"）
• duration（字符串，可選）：視頻時長 - "medium"（中等）、"long"（長）（默認值："medium"）
• published_after（字符串，可選）：RFC 3339時間戳（例如，"2023-01-01T00:00:00Z"）

使用示例：

搜索去年上傳的Python教程，按觀看次數排序

search_channels

根據搜索查詢查找YouTube頻道，可查看訂閱者數量、視頻數量和總觀看次數等指標。

參數：

• query（字符串，必需）：頻道搜索查詢
• max_results（整數，可選）：最大結果數（1 - 50，默認值：25）
• published_after（字符串，可選）：RFC 3339時間戳（例如，"2023-01-01T00:00:00Z"）

使用示例：

查找編碼教程頻道

search_playlists

根據搜索查詢在YouTube上搜索播放列表。

參數：

• query（字符串，必需）：播放列表搜索查詢
• max_results（整數，可選）：最大結果數（1 - 50，默認值：25）
• published_after（字符串，可選）：RFC 3339時間戳（例如，"2023-01-01T00:00:00Z"）

使用示例：

查找關於機器學習的播放列表

get_video_metrics

檢索特定YouTube視頻的統計信息，包括觀看次數、點贊數和評論數。

參數：

• video_id（字符串，必需）：YouTube視頻ID

使用示例：

獲取ID為dQw4w9WgXcQ的視頻的指標

get_channel_metrics

檢索特定YouTube頻道的統計信息，包括訂閱者數量、總觀看次數和視頻數量。

參數：

• channel_id（字符串，必需）：YouTube頻道ID

使用示例：

獲取ID為UC_x5XG1OV2P6uZZ5FSM9Ttw的頻道的指標

get_playlist_metrics

檢索特定YouTube播放列表的統計信息，包括項目數量和所有視頻的總觀看次數。

參數：

• playlist_id（字符串，必需）：YouTube播放列表ID

使用示例：

獲取ID為PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU的播放列表的指標

🔧 技術細節

輸入驗證

所有工具都使用Pydantic進行強大的輸入驗證，確保：

• 必需字段（如query、video_id）已提供且不為空。
• 數字字段（如max_results）在有效範圍內（1 - 50）。
• 字符串字段（如order、duration）匹配允許的值。
• 時間戳（如published_after）遵循RFC 3339格式。

無效輸入會導致清晰的錯誤消息，提高了可靠性和用戶體驗。

安全注意事項

• 切勿將API密鑰提交到版本控制。
• 考慮使用環境變量代替硬編碼的API密鑰。
• 定期輪換你的API密鑰。
• 在Google Cloud Console中監控你的API使用情況。
• 設置API密鑰限制，將使用範圍限制為YouTube數據API v3。

故障排除

常見問題

1. "YouTube API key is not set"
   • 確保你的API密鑰已正確配置在環境變量中。
   • 檢查密鑰是否有效且已啟用YouTube數據API v3。
2. "quotaExceeded"錯誤
   • 你已達到每日API配額限制（默認值：10,000單位）。
   • 等待配額重置（每天）或在Google Cloud Console中增加你的配額。
   • 注意：指標工具和帶有指標的搜索工具可能會因多次API調用而消耗更多配額。
3. "keyInvalid"錯誤
   • 你的API密鑰無效或已被吊銷。
   • 生成一個新的API密鑰並更新你的配置。
4. "Invalid input arguments"錯誤
   • 查看Pydantic錯誤消息以獲取詳細信息（如缺少query、無效的order）。
   • 確保輸入符合工具的參數要求。
5. MCP服務器無法啟動
   • 檢查所有依賴項（google-api-python-client、python-dotenv、pydantic）是否已安裝。
   • 驗證配置中的Python路徑是否正確。
   • 查看MCP擴展日誌以獲取詳細的錯誤消息。

調試模式

要啟用調試日誌記錄，請將以下內容添加到你的環境中：

"env": {
  "YOUTUBE_API_KEY": "your_key_here",
  "DEBUG": "true"
}

貢獻

我們歡迎貢獻！你可以在以下方面提供幫助：

• 增加額外的YouTube API端點（評論、轉錄）。
• 優化API配額使用（例如，批量調用指標）。
• 增強Pydantic驗證規則。
• 性能優化。
• 文檔改進。
• 測試和錯誤報告。

API限制

• YouTube數據API v3：每天10,000單位（默認值）。
• 搜索操作：每次請求100單位。
• 列表操作（視頻、頻道、播放列表）：每次請求1單位。
• 播放列表項目：每次請求5單位。
• 速率限制：注意不要連續進行過多請求，特別是使用指標工具時。

支持

• 若有錯誤或功能請求，請創建一個問題。
• 有關API特定問題，請查看YouTube數據API文檔。
• 有關集成問題，請查看MCP協議文檔。
• 有關驗證相關問題，請參考Pydantic文檔。