youtube-research-mcp
Enables AI assistants to research YouTube videos by collecting captions, comments, and channel information for analysis and comparison.
README
YouTube Research MCP
유튜브에 있는 모든 정보를 — 자막, 댓글, 채널 — AI 리서치 소스로.
AI에게 요청만 하면 — 자막 수집, 댓글 여론 분석, 여러 영상 비교까지 전부 AI가 직접 처리합니다. API 키 없이도 자막·채널 분석을 즉시 사용할 수 있습니다.
어디서 쓸 수 있나요?
MCP(Model Context Protocol)를 지원하는 AI 클라이언트라면 어디서든 사용할 수 있습니다.
| 클라이언트 | 지원 여부 |
|---|---|
| Claude Desktop | ✅ |
| Cursor | ✅ |
| Windsurf | ✅ |
| Cline | ✅ |
| MCP 지원 클라이언트 전체 | ✅ |
이런 게 됩니다
AI 채팅창에 그냥 말하듯이 입력하면 됩니다.
API 키 없이 바로
이 영상 핵심만 요약해줘: https://www.youtube.com/watch?v=tTw1z10yMCI
@fireship 채널 최근 영상 5개 분석해서 요즘 어떤 기술 주제 다루는지 알려줘
이 3개 영상 비교해서 각자 어떤 주장 하는지, 공통점·차이점 정리해줘:
https://www.youtube.com/watch?v=aaa
https://www.youtube.com/watch?v=bbb
https://www.youtube.com/watch?v=ccc
API 키 있으면 댓글 여론까지
오늘 한국 주식 다룬 유튜버 영상 3개 댓글까지 조사해서 시장 이슈랑 분위기 체크해줘
이 스마트폰 리뷰 영상 — 크리에이터 평가랑 실제 댓글 반응이 얼마나 다른지 비교해줘
"AI 에이전트" 영상 4개 검색해서 각자 어떤 주장인지 비교하고, 댓글 반응도 정리해줘
실제로 어떻게 답이 나오나요?
👤 입력:
"이 스마트폰 리뷰 영상 핵심 장단점 정리하고, 댓글에서 가장 많이 반복되는 불만 3가지 알려줘."
🤖 AI 응답:
"영상에서 제작자는 카메라 성능과 배터리를 주요 장점으로 꼽았습니다. 그러나 수집된 댓글 분석 결과 실제 사용자들이 가장 많이 언급한 불만은 ① 발열 문제, ② 특정 앱에서의 프레임 드랍, ③ 충전 속도였습니다. 영상의 긍정적 평가와 실제 사용자 경험 사이에 온도차가 있습니다."
기능 요약
| 기능 | API 키 없이 | API 키 있을 때 |
|---|---|---|
| 영상 자막 수집 | ✅ | ✅ |
| 영상 메타데이터 조회 | ✅ (yt-dlp 경유) | ✅ |
| 채널 최신 영상 분석 | ✅ (yt-dlp 경유) | ✅ |
| 키워드 검색 | ❌ | ✅ |
| 댓글 수집 및 여론 분석 | ❌ | ✅ |
| API 사용량 조회 | ❌ | ✅ |
댓글·검색 기능은 YouTube Data API 키가 필요합니다. 발급은 무료, 하루 10,000 유닛 제공.
설치
추천 — uvx로 설치 없이 바로 사용
uv만 설치하면 별도 환경 세팅 없이 바로 연결됩니다.
# uv 설치 (아직 없다면)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # macOS / Linux
# 또는: winget install astral-sh.uv # Windows
대안 — pip으로 설치
pip install youtube-research-mcp
MCP 클라이언트 연결
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 파일에 추가합니다.
파일이 없으면 새로 만드세요. Claude Desktop을 먼저 한 번 실행해야 폴더가 생깁니다.
API 키 없이 (자막 + 채널 분석)
{
"mcpServers": {
"youtube-research": {
"command": "uvx",
"args": ["youtube-research-mcp"]
}
}
}
API 키 있을 때 (전체 기능)
{
"mcpServers": {
"youtube-research": {
"command": "uvx",
"args": ["youtube-research-mcp"],
"env": {
"YOUTUBE_API_KEY": "AIzaSy..."
}
}
}
}
Cursor / Windsurf / 기타 MCP 클라이언트
각 클라이언트의 MCP 설정 파일에 동일한 방식으로 추가하면 됩니다. command와 args는 동일합니다.
설정 저장 후 클라이언트를 완전히 종료하고 재시작하면 적용됩니다.
pip으로 설치했다면
"command": "youtube-research-mcp","args": []로 설정하세요.
YouTube API 키 발급 (선택 사항)
검색·댓글 기능에 필요합니다. 무료이며 하루 10,000 유닛 — 일반 사용으로는 소진되지 않습니다.
- Google Cloud Console 접속
- 새 프로젝트 생성
- APIs & Services → Library →
YouTube Data API v3검색 → Enable - APIs & Services → Credentials → + Create Credentials → API key
- 생성된 키 복사
보안 설정 권장: Edit API key → API restrictions → YouTube Data API v3만 허용
설치해도 안전한가요?
한 줄 요약: 네, 안전합니다.
| 이 서버가 하는 일 | |
|---|---|
| ✅ | YouTube에서 자막과 메타데이터를 가져옵니다 |
| ✅ | 결과물을 내 컴퓨터의 로컬 SQLite 파일에 캐시합니다 |
| ✅ | API 키를 제공한 경우에만 YouTube Data API v3를 호출합니다 |
| ❌ | 수집한 데이터를 외부 서버로 전송하지 않습니다 |
| ❌ | LLM·AI API를 호출하지 않습니다 |
| ❌ | 캐시 디렉토리 외의 로컬 파일에 접근하지 않습니다 |
| ❌ | 셸 명령어 실행이나 시스템 접근을 하지 않습니다 |
자막과 댓글에는 safety_notice 필드가 포함되어 프롬프트 인젝션을 방지합니다.
전체 소스 코드는 GitHub에 공개되어 있습니다.
설계 원칙
- LLM 호출 없음 — 데이터 수집만 담당합니다. 분석·요약·판단은 AI 어시스턴트가 합니다.
- 프롬프트 인젝션 방어 — 자막과 댓글에
safety_notice를 포함해 외부 콘텐츠임을 명시합니다. - API 요금 폭탄 없음 — 자막·댓글·검색 결과를 SQLite에 캐시해 중복 호출을 차단합니다.
- 키 없어도 핵심 기능 사용 — 자막 수집과 채널 분석은 yt-dlp로 API 키 없이 동작합니다.
도구 목록
API 키 없이 사용 가능
get_transcript — 영상 자막 가져오기
이 영상 핵심 내용만 요약해줘:
https://www.youtube.com/watch?v=tTw1z10yMCI
| 파라미터 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
url_or_video_id |
YouTube URL 또는 video ID | 필수 |
languages |
자막 언어 우선순위 (예: ["ko", "en"]) |
자동 선택 |
analyze_videos — 여러 영상 한 번에 분석
URL 목록을 주면 자막·메타데이터를 병렬 수집합니다. API 키가 있으면 댓글도 함께 수집합니다.
이 3개 영상 분석해서 각자 어떤 주장인지, 공통점과 차이점 정리해줘:
https://www.youtube.com/watch?v=aaa
https://www.youtube.com/watch?v=bbb
https://www.youtube.com/watch?v=ccc
| 파라미터 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
urls_or_video_ids |
URL 또는 video ID 목록 | 필수 |
languages |
자막 언어 우선순위 | 자동 선택 |
include_comments |
댓글 포함 여부 (⚠️ API 키 필요) | true |
max_comments_per_video |
영상당 최대 댓글 수 | 25 |
max_transcript_chars |
자막 최대 글자 수 (0 = 제한 없음) | 8000 |
analyze_channel — 채널 분석
채널 핸들(@채널명) 또는 채널 ID로 최신 영상 N개를 수집·분석합니다.
@ycombinator 채널 최근 영상 5개 보고 어떤 스타트업 트렌드 다루는지 분석해줘
| 파라미터 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
channel_id_or_handle |
채널 핸들 또는 ID | 필수 |
max_videos |
수집할 영상 수 (최대 8) | 5 |
min_duration_seconds |
최소 영상 길이 (초) | 120 |
max_duration_seconds |
최대 영상 길이 (초) | 7200 |
include_comments |
댓글 포함 여부 (⚠️ API 키 필요) | true |
get_capabilities — 현재 사용 가능한 기능 확인
지금 어떤 기능을 쓸 수 있어?
API 키 필요
search_videos — 키워드로 영상 검색
"AI agent" 관련 최신 영상 5개 검색해줘
| 파라미터 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
query |
검색어 | 필수 |
max_results |
최대 결과 수 | 5 |
published_after |
이후 날짜 (YYYY-MM-DD) | 없음 |
published_before |
이전 날짜 (YYYY-MM-DD) | 없음 |
exclude_shorts |
쇼츠 제외 여부 | false |
get_video_comments — 댓글 수집
| 파라미터 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
url_or_video_id |
YouTube URL 또는 video ID | 필수 |
max_comments |
최대 댓글 수 | 50 |
order |
정렬 방식 (relevance / time) |
relevance |
include_replies |
대댓글 포함 여부 | false |
collect_video_discussion — 자막 + 댓글 한 번에
크리에이터 주장과 시청자 반응을 한 번에 비교할 때 유용합니다.
이 영상 내용이랑 댓글 반응 같이 분석해줘:
https://www.youtube.com/watch?v=tTw1z10yMCI
collect_research_sources — 검색 → 자막 묶음 수집
"러스트 vs 고 비교" 영상 5개 검색해서 각 영상이 어떤 결론 내리는지 정리해줘
| 파라미터 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
query |
검색어 | 필수 |
max_videos |
수집할 영상 수 (최대 8) | 5 |
min_duration_seconds |
최소 영상 길이 (초) | 120 |
exclude_shorts |
쇼츠 제외 여부 | true |
min_view_count |
최소 조회수 | 0 |
collect_research_discussions — 검색 → 자막 + 댓글 묶음 수집
가장 강력한 리서치 도구. 검색·자막·댓글을 한 번에 병렬 수집합니다.
"LLM 파인튜닝" 영상 3개 검색해서
크리에이터들이 공통으로 강조하는 것, 서로 다른 의견, 댓글에서 반복되는 질문 정리해줘
get_quota_usage — API 사용량 조회
오늘 사용한 YouTube API 쿼터와 남은 양을 확인합니다.
캐시 동작 방식
같은 영상을 여러 번 분석해도 추가 API 쿼터가 소비되지 않습니다.
| 데이터 | 캐시 유효 기간 |
|---|---|
| 자막 | 30일 |
| 댓글 | 6시간 |
| 검색 결과 | 2시간 |
| 영상 메타데이터 | 영구 |
캐시 위치 (OS 자동 선택, YOUTUBE_RESEARCH_CACHE_DB 환경 변수로 변경 가능):
- macOS:
~/Library/Application Support/youtube-research-mcp/cache.db - Windows:
%APPDATA%\youtube-research-mcp\cache.db - Linux:
~/.local/share/youtube-research-mcp/cache.db
라이선스
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。