Integração do YouTube MCP Server

O que o “YouTube” MCP Server faz?

O YouTube MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que permite que modelos de linguagem e assistentes de IA interajam programaticamente com conteúdos do YouTube através de uma interface padronizada. Ao conectar o YouTube MCP Server ao seu fluxo de trabalho de IA, você pode automatizar o gerenciamento de vídeos, acessar análises avançadas, recuperar transcrições e gerenciar canais e playlists diretamente via chamadas de API. Essa integração capacita desenvolvedores e agentes de IA a realizar tarefas como buscar vídeos, extrair metadados detalhados, gerenciar playlists e analisar estatísticas de canais, tudo sem sair do ambiente de desenvolvimento. O servidor aumenta a produtividade ao simplificar o acesso à vasta gama de dados e serviços do YouTube, tornando-o uma ferramenta poderosa para construção de aplicações orientadas a conteúdo, automação de moderação e fluxos de trabalho ricos em mídia impulsionados por IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt está documentado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma definição direta de ferramenta encontrada em server.py ou arquivos similares. As seguintes funcionalidades são implícitas pelo README e podem ser implementadas como ferramentas:

• Obter detalhes do vídeo: Recupera título, descrição, duração, etc.
• Listar vídeos do canal: Busca uma lista de vídeos para um canal específico.
• Obter estatísticas do vídeo: Acessa visualizações, curtidas e quantidade de comentários.
• Buscar vídeos: Encontra vídeos no YouTube por palavra-chave ou filtro.
• Recuperar transcrições dos vídeos: Busca transcrições, legendas e pesquisa nelas.
• Obter detalhes e estatísticas do canal: Acessa metadados e análises de canais.
• Listar playlists do canal e itens: Gerencia e explora playlists.
• Obter transcrições dos vídeos de uma playlist: Recupera transcrições para todos os vídeos de uma playlist.

Casos de Uso deste MCP Server

• Análises de Vídeo Automatizadas: Desenvolvedores podem usar o servidor para buscar estatísticas de visualização, curtidas e comentários, monitorar desempenho e obter insights acionáveis.
• Moderação e Gerenciamento de Conteúdo: O servidor permite a ferramentas ou agentes listar vídeos do canal, obter detalhes e gerenciar playlists, facilitando a automação da curadoria e moderação de conteúdo.
• Recuperação e Busca de Transcrições: Permite que agentes de IA extraiam e analisem transcrições de vídeos para acessibilidade, sumarização ou buscas de conteúdo.
• Exploração de Canais e Playlists: Desenvolvedores podem programaticamente listar playlists de canais, obter detalhes e explorar itens das playlists, potencializando sistemas de gerenciamento e recomendação de conteúdo.
• Busca e Filtragem Avançadas: Ferramentas de IA podem utilizar o servidor para buscar vídeos e playlists do YouTube por tópicos, tendências ou verificações de conformidade, otimizando pesquisas e descobertas.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração específica para Windsurf está documentada no repositório.

Claude

1. Instale o pacote:

   npm install -g zubeid-youtube-mcp-server
   

2. Edite o arquivo de configuração do Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json no macOS ou %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json no Windows).
3. Adicione a configuração do YouTube MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "zubeid-youtube-mcp-server": {
         "command": "zubeid-youtube-mcp-server",
         "env": {
           "YOUTUBE_API_KEY": "sua_youtube_api_key_aqui"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop.
5. Verifique se o servidor está rodando e acessível a partir do Claude.

Alternativa usando NPX:

{
  "mcpServers": {
    "youtube": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "zubeid-youtube-mcp-server"],
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "sua_youtube_api_key_aqui"
      }
    }
  }
}

Cursor

Nenhuma instrução de configuração específica para Cursor está documentada no repositório.

Cline

Nenhuma instrução de configuração específica para Cline está documentada no repositório.

Protegendo Chaves de API

Recomenda-se armazenar sua chave de API do YouTube usando variáveis de ambiente na configuração. Exemplo:

{
  "mcpServers": {
    "zubeid-youtube-mcp-server": {
      "command": "zubeid-youtube-mcp-server",
      "env": {
        "YOUTUBE_API_KEY": "sua_youtube_api_key_aqui"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "youtube-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Após configurar, o agente de IA estará apto a usar este MCP como ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “youtube-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas informações fornecidas e nas duas tabelas, o YouTube MCP Server está bem documentado para instalação e uso no Claude, com instruções claras para proteção de chaves de API e um conjunto robusto de funcionalidades. No entanto, carece de documentação explícita para templates de prompt, primitivas de recurso e suporte a sampling/roots, limitando sua extensibilidade para fluxos MCP avançados.

Nossa opinião

No geral, este MCP server é uma ótima opção para integração de conteúdo e análises do YouTube, especialmente para usuários do Claude. Sua falta de documentação de prompts/recursos e ausência de suporte explícito a sampling/roots são pontos negativos, mas continua sendo bastante útil para fluxos práticos de gerenciamento e análise de vídeos.

Pontuação MCP: 7/10

Pontuação MCP