youtube-mcp-server

✨ youtube-mcp-server：YouTube 视频智能处理专家 ✨

专为 YouTube 视频自动转写与元数据提取打造的 Model Context Protocol（MCP）服务。我们致力于让视频处理变得更高效、更智能、更简单。

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💡 功能亮点一览

这款高性能的 MCP 服务器，专注于为您提供以下核心能力：

• 🚀 快速视频转文本： 将 YouTube 视频内容迅速转换为可编辑的文本，无需下载繁琐的视频文件。
• 📊 自动元数据提取： 智能抽取视频标题、描述、标签、时长等关键信息，助您全面了解视频内容。
• 🌍 多语言支持与翻译： 支持多达 99 种语言的转写，并能选择翻译成指定语言，轻松跨越语言障碍。
• ⚙️ 高性能与优化： 采用yt-dlp进行高效提取，结合硬件加速（MPS/CUDA）和并行处理，确保卓越性能。
• 🧠 智能 In-Memory 处理： 音频从下载到分段、转写，全程在内存中进行，快速高效且无盘 I/O 负担。
• 🔒 智能缓存机制： 利用文件级缓存，避免重复处理，进一步提升效率。

🎯 为什么选择 youtube-mcp-server？

我们为您提供一个强大而灵活的解决方案，完美融入您的现有工作流：

• 无缝集成： 轻松集成到您的应用或自动化工作流中，简化视频内容处理流程。

  我们的设计理念是让您更专注于内容本身，而不是繁琐的技术细节。

• 高效场景应用： 无论是生成高精度字幕、建立视频内容搜索索引，还是进行深入的内容分析，它都是您的得力助手。

  让视频处理变得省时、省力，让您的工作更智能！

🛠️ 技术细节概览

• 协议： 基于 SSE (Server-Sent Events) 传输，确保数据实时流畅。
• 核心组件：
  • yt-dlp：用于稳健的视频信息提取。
  • Silero VAD：实现精确的语音活动检测（VAD），确保文本分段准确。
  • OpenAI Whisper：强大AI转写模型，提供高质量转写结果。
• 配置项： 您可以根据需求灵活调整参数，例如：
  • TRANSCRIPTIONS_DIR：缓存目录。
  • WHISPER_MODEL_NAME：选择不同规模的 Whisper 模型（如 "tiny", "base", "medium"）。
  • MAX_WORKERS：并行处理线程数，平衡速度与资源消耗。

🔗 快速上手

我们提供了清晰的部署与使用指引，让您轻松启动服务：

1. 环境准备： 确保安装 Python 3.10+ 和 ffmpeg。
2. 克隆仓库 & 安装依赖： 使用 git clone 获取代码，并通过 uv sync 轻松安装所有依赖。
3. 配置服务： 简单调整 src/youtube_mcp_server/config.py 中的参数。
4. 启动： 运行 uv run main.py 即可在 http://127.0.0.1:8000/sse 访问服务。

您还可以查阅 GitHub 仓库 获取更详细的集成和 API 文档。