Udemy MCP
MCP server for Udemy instructors to manage courses, reviews, Q\&A, content analysis, and video pipeline using the Instructor API and optional browser automation.
README
Udemy MCP
Udemy eğitmenleri için Model Context Protocol (MCP) sunucusu. MCP server for Udemy instructors — courses, reviews, Q&A, content analysis & video pipeline.
Udemy Instructor API + Playwright tabanlı browser scanner ile, Claude Desktop / Cursor üzerinden kurslarınızı yönetin: yorumları çekin, müfredat analizi yapın, AI yardımıyla içerik üretin, eğitim videosu pipeline'ları çalıştırın.
⚠️ Udemy ToS Uyarısı (Dikkatle Okuyun) / Udemy ToS Notice
Türkçe: Udemy Terms of Service §6.5 ve §7 maddeleri, otomatik veri toplama, scraping ve robot kullanımını kısıtlar. Bu MCP'deki browser scanner modülü Playwright ile sayfa otomasyonu yapar; yavaş modda dahi eğitmen hesabınızın askıya alınması veya kapatılması riski sıfır değildir. Bu yazılımı kullanmadan önce mutlaka kendi Udemy sözleşmenizi inceleyin. Kullanım tamamen kendi sorumluluğunuzdadır; yazar hiçbir hesap yaptırımından sorumlu tutulamaz.
English: Udemy Terms of Service §6.5 and §7 restrict automated data gathering, scraping, and robot use. The browser scanner module here automates pages via Playwright; even in slow mode, the risk of account suspension or termination is non-zero. Review your own Udemy contract before use. Use entirely at your own risk; the author bears no responsibility for any account action.
💡 Önerilen güvenli kullanım: Sadece Instructor API endpoint'lerini (Bearer token ile) kullanın. Browser scanner modülünü ancak son çare olarak ve düşük frekansta kullanın.
🎯 Niçin?
Udemy'nin resmi Instructor API dokümantasyonu çok dağınık ve eksik. Eğitmenler:
- Yorumlarını filtreli görmek
- Kurslarını rakipleriyle karşılaştırmak
- Toplu içerik güncellemesi yapmak
- AI ile yeni ders üretmek
için ya manuel paneli kullanır ya da yarım kalmış scriptler yazar. Bu MCP, hepsini bir Claude/Cursor sohbetine indirger.
✨ Özellikler
Instructor API Entegrasyonu (api_client.py)
- Kurs listeleme, detay, yorum, Q&A, abone sayısı
- Bearer token ile (kendi hesabınız)
- Otomatik retry + rate limit
Browser Scanner (browser_scanner.py) — Opsiyonel & Riskli
- Playwright MCP ile entegre
- Hız sınırı (yavaş/normal/hızlı modlar) — yine de ToS ihlali sayılabilir
- Müfredat & altyazı tarama
- İnsan davranışı simülasyonu — bot tespiti riskini azaltır ama tamamen ortadan kaldırmaz
İçerik Pipeline'ı
- Kurs müfredat analizi (
content_analyzer.py) - Yeni ders/quiz/script üretimi (
content_generator.py) - Otomatik HTML → video pipeline (Doodly / Toonly entegrasyonu)
- Meditasyon / seslendirme dönüşümleri
🚀 Kurulum
git clone https://github.com/mustafayilmazart/kesif-udemy-mcp
cd kesif-udemy-mcp
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# .env içine UDEMY_INSTRUCTOR_TOKEN= değerini girin
Token Nasıl Alınır?
- udemy.com → Eğitmen panelinde herhangi bir API çağrısı yapan sayfaya gidin
- DevTools → Network → herhangi bir
instructor-api/v1/...isteğini açın - Request Headers →
Authorization: bearer XXXXXdeğerinin XXXXX kısmı sizin token'ınız .envdosyasınaUDEMY_INSTRUCTOR_TOKEN=XXXXXolarak yazın
⚠️ Bu token kişiseldir — kimseyle paylaşmayın, repo'ya commitlemeyin (
.gitignore'da.envzaten var).
Claude Desktop yapılandırması
{
"mcpServers": {
"udemy": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/udemy-mcp/main.py"]
}
}
}
📖 Kullanım Örnekleri
> Tüm kurslarımdaki son 30 günün 5 yıldızlı yorumlarını listele
> "Stres ve Başa Çıkma" kursumun müfredatını analiz et, eksik konuları öner
> Bu kurs için 3 dakikalık bir tanıtım scripti yaz, sonra ElevenLabs için seslendirmeye hazırla
⚠️ Önemli Yasal Uyarılar
- Sadece kendi kurslarınızda kullanın. Bu MCP, başkasının kurslarını taramak için tasarlanmadı ve böyle kullanılırsa Udemy ToS'una kesin olarak aykırıdır.
- Udemy ToS'una saygı gösterin. Browser scanner'daki rate limit'ler bilerek konulmuştur — düşürmeyin. Hesap askıya alma riski sizdedir.
- Üretilen içerik sizin sorumluluğunuzdadır. AI ile üretilen ders metinleri, Udemy'nin kalite standartlarını karşılamayabilir; yayınlamadan önce mutlaka gözden geçirin.
- Garanti yok. Bu yazılım "AS IS" sağlanır; "production-tested" değildir, yalnızca yazarın kendi 21 kursunda kişisel kullanımda denenmiştir.
📚 Atıflar
📄 Lisans
MIT — bkz. LICENSE.
Bu proje Udemy LLC ile resmi olarak bağlantılı değildir. "Udemy" markası Udemy LLC'ye aittir; bu projede yalnızca tanımlama amaçlı (nominative fair use) kullanılmıştır.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。