YouTube MCP Server

Un servidor MCP para interactuar con contenido de YouTube, que permite a los modelos de IA acceder y gestionar datos de YouTube a través de su API.

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Documentación

YouTube MCP Server

Servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite a los modelos de IA interactuar con el contenido de YouTube a través de una interfaz estandarizada. Este servidor proporciona un conjunto de herramientas para búsqueda de videos, análisis de contenido, procesamiento de comentarios y más.

🌟 Características

🔍 Búsqueda y Descubrimiento de Videos
- Buscar videos de YouTube
- Obtener videos en tendencia
- Encontrar contenido relacionado
- Información de canales
📊 Análisis de Contenido
- Información detallada de videos
- Estadísticas de canales
- Transcripciones de videos
- Resúmenes completos
💬 Funciones Sociales
- Recuperación de comentarios
- Análisis de comentarios
- Datos de interacción de usuarios

🚀 Inicio Rápido

Requisitos Previos

1. Instalación de Python

macOS:

# Using Homebrew (recommended)
brew install python@3.11

# Verify installation
python3 --version  # Should show Python 3.11.x

Linux (Ubuntu/Debian):

# Update package list
sudo apt update

# Install Python
sudo apt install python3.11 python3.11-venv

# Verify installation
python3 --version  # Should show Python 3.11.x

Windows:

Descarga el instalador de Python desde python.org
Ejecuta el instalador
Marca "Agregar Python al PATH" durante la instalación
Abre el Símbolo del sistema y verifica:

python --version  # Should show Python 3.11.x

2. Instalación de uv

macOS/Linux:

# Install uv using the official installer
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Verify installation
uv --version

Windows (PowerShell):

# Install uv using the official installer
(Invoke-WebRequest -Uri "https://astral.sh/uv/install.ps1" -UseBasicParsing).Content | pwsh -Command -

# Verify installation
uv --version

Métodos de Instalación Alternativos:

Usando pip (si lo prefieres):

# Install uv using pip
pip install uv

# Verify installation
uv --version

3. Configuración de Credenciales de Google Cloud

Crea un Proyecto en Google Cloud:

# Go to Google Cloud Console
https://console.cloud.google.com

# Click on "Select a Project" at the top
# Click "New Project"
# Name it (e.g., "youtube-mcp-server")
# Click "Create"

Habilita la API de Datos de YouTube:

# In the Google Cloud Console:
# 1. Go to "APIs & Services" > "Library"
# 2. Search for "YouTube Data API v3"
# 3. Click "Enable"

Crea Credenciales OAuth 2.0:

# In the Google Cloud Console:
# 1. Go to "APIs & Services" > "Credentials"
# 2. Click "Create Credentials" > "OAuth client ID"
# 3. Select "Desktop app" as application type
# 4. Name it (e.g., "YouTube MCP Client")
# 5. Click "Create"

Descarga y Almacena las Credenciales:

# 1. After creating credentials, click "Download JSON"
# 2. Rename the downloaded file to 'credentials.json'
# 3. Move it to your project root:
mv ~/Downloads/client_secret_*.json ./credentials.json

# Verify the file exists and has correct permissions
ls -l credentials.json  # Should show -rw------- (readable only by you)

Autenticación por Primera Vez:

# Run the server once to authenticate
python mcp_videos.py

# This will:
# 1. Open your browser
# 2. Ask you to sign in to Google
# 3. Grant permissions to the application
# 4. Create a token.pickle file (automatically ignored by git)

⚠️ Notas de Seguridad Importantes:

Nunca hagas commit de credentials.json o token.pickle en git
Mantén tus credenciales seguras y no las compartas
Si las credenciales se ven comprometidas:
1. Ve a la Consola de Google Cloud
2. Elimina las credenciales comprometidas
3. Crea nuevas credenciales
4. Actualiza tu credentials.json local

Instalación

Clona el repositorio:

git clone https://github.com/yourusername/youtube-mcp-server.git
cd youtube-mcp-server

Crea y activa un entorno virtual:

# Create virtual environment
python -m venv .venv

# Activate virtual environment
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
# On Windows (Command Prompt):
.venv\Scripts\activate
# On Windows (PowerShell):
.venv\Scripts\Activate.ps1

Instala las dependencias usando uv:

# Install project in editable mode
uv pip install -e .

# If you encounter any SSL errors on macOS, you might need to:
export SSL_CERT_FILE=/etc/ssl/cert.pem

Configura las credenciales de la API de YouTube:
- Ve a Consola de Google Cloud
- Crea un nuevo proyecto
- Habilita la API de Datos de YouTube v3
- Crea credenciales (ID de Cliente OAuth 2.0)
- Descarga las credenciales y guárdalas como client_secrets.json

Configuración de Desarrollo

Para desarrollo, es posible que quieras instalar herramientas adicionales:

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Install pre-commit hooks
pre-commit install

Configuración

Crea un archivo .env en la raíz del proyecto:

# Required environment variables
YOUTUBE_API_KEY=your_api_key_here

# Optional configuration
YOUTUBE_API_QUOTA_LIMIT=10000  # Daily quota limit
YOUTUBE_API_REGION=US          # Default region

Verifica tu configuración:

# Check if credentials are properly set up
ls -l credentials.json  # Should exist and be readable
ls -l .env             # Should exist and be readable
ls -l token.pickle     # Should exist after first authentication

# Test the server
python mcp_videos.py

🛠️ Uso

Iniciar el Servidor

python mcp_videos.py

Herramientas Disponibles

Buscar Videos

@mcp.tool()
async def get_videos(search: str, max_results: int)

Obtener Información del Video

@mcp.tool()
async def get_video_info(video_id: str)

Obtener Detalles del Canal

@mcp.tool()
async def get_channel_details(channel_id: str)

Obtener Comentarios del Video

@mcp.tool()
async def get_video_comments_tool(video_id: str, max_results: int = 100)

Obtener Videos en Tendencia

@mcp.tool()
async def get_trending_videos_tool(region_code: str = "US", max_results: int = 50)

Obtener Videos Relacionados

@mcp.tool()
async def get_related_videos_tool(video_id: str, max_results: int = 25)

Resumir Video

@mcp.tool()
async def summarize_video(video_id: str, include_comments: bool = True)

Generar Tarjetas de Estudio del Video

@mcp.tool()
async def generate_video_flashcards(
    video_id: str,
    max_cards: int = 10,
    categories: Optional[List[str]] = None,
    difficulty: Optional[str] = None
)

Esta herramienta genera tarjetas de estudio educativas a partir del contenido del video:

Crea diferentes tipos de tarjetas (Completar el espacio en blanco, Pregunta y respuesta, Definición)
Incluye marcas de tiempo para referencia del video
Clasifica las tarjetas por tipo y dificultad
Proporciona estadísticas de las tarjetas

Ejemplo de uso:

# Generate 15 flash cards from a video
cards = generate_video_flashcards(
    video_id="dQw4w9WgXcQ",
    max_cards=15,
    categories=["Q&A", "Definition"],
    difficulty="Medium"
)

# Generate all types of cards
cards = generate_video_flashcards(
    video_id="dQw4w9WgXcQ",
    max_cards=20
)

Tipos de Tarjetas:

Completar el espacio en blanco: Evalúa el recuerdo de términos o conceptos específicos
Pregunta y respuesta: Preguntas sobre puntos clave del video
Definición: Explica conceptos importantes

Niveles de Dificultad:

Fácil: Recuerdo básico y comprensión
Medio: Aplicación de conceptos
Difícil: Conceptos complejos y relaciones

Generar Cuestionario del Video

@mcp.tool()
async def generate_video_quiz(video_id: str) -> str

Esta herramienta genera un cuestionario completo a partir del contenido del video:

Crea preguntas de opción múltiple
Genera afirmaciones de verdadero/falso
Incluye preguntas de completar el espacio en blanco
Utiliza metadatos del video, transcripción y descripción
Proporciona respuestas y explicaciones

Ejemplo de uso:

# Generate a quiz from a video
quiz = generate_video_quiz("dQw4w9WgXcQ")

Características del Cuestionario:

Preguntas de Opción Múltiple
- Basadas en el contenido del video
- Incluyen metadatos del video
- Evalúan la comprensión de conceptos clave
Preguntas de Verdadero/Falso
- Evalúan el conocimiento factual
- Basadas en estadísticas del video
- Verifican la comprensión de afirmaciones
Completar el Espacio en Blanco
- Evalúa el recuerdo de términos específicos
- Utiliza el contenido de la transcripción
- Se centra en conceptos clave

Formato del Cuestionario:

=== Video Quiz ===
Title: [Video Title]
Channel: [Channel Name]
URL: [Video URL]

Question 1 (Multiple Choice):
[Question text]
1. [Option 1]
2. [Option 2]
3. [Option 3]
4. [Option 4]

Answer: [Correct answer]
------------------

Question 2 (True/False):
[Statement]

Answer: True/False
------------------

Question 3 (Fill in the blank):
[Question with blank]

Answer: [Correct answer]
------------------

La herramienta de cuestionario:

Genera exactamente 10 preguntas
Mezcla diferentes tipos de preguntas
Incluye contexto del video
Proporciona retroalimentación inmediata
Utiliza metadatos del video para las preguntas
Incorpora contenido de la transcripción
Evalúa diferentes niveles de comprensión

📊 Arquitectura

El proyecto sigue una arquitectura modular:

graph TD
    A[LLM Client] --> B[MCP Client]
    B --> C[MCP Server]
    C --> D[YouTube API]
    C --> E[Tool Registry]
    C --> F[Data Formatter]

    subgraph "Tools"
        E --> E1[Video Tools]
        E --> E2[Channel Tools]
        E --> E3[Comment Tools]
        E --> E4[Analysis Tools]
    end

🔧 Desarrollo

Estructura del Proyecto

youtube-mcp-server/
├── mcp_videos.py          # Main server implementation
├── youtube_api.py         # YouTube API client
├── yt_helper.py          # Helper functions
├── requirements.txt       # Project dependencies
├── .env                  # Environment variables
├── .gitignore           # Git ignore rules
└── README.md            # This file

Agregar Nuevas Herramientas

Crea una nueva función asíncrona en mcp_videos.py
Decórala con @mcp.tool()
Implementa la lógica de la herramienta
Agrega el manejo de errores apropiado
Actualiza la documentación

📝 Documentación de la API

Formatos de Respuesta

Formato de Video

{
    "title": str,
    "channel_title": str,
    "duration": str,
    "description": str,
    "view_count": int,
    "like_count": int,
    "comment_count": int,
    "url": str,
    "published_at": str
}

Formato de Canal

{
    "title": str,
    "subscriber_count": int,
    "video_count": int,
    "view_count": int,
    "description": str,
    "published_at": str
}

Formato de Comentario

{
    "author": str,
    "text": str,
    "like_count": int,
    "published_at": str
}

🤝 Contribuciones

Haz un fork del repositorio
Crea una rama de características
Haz commit de tus cambios
Haz push a la rama
Crea una Solicitud de Extracción (Pull Request)

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT: consulta el archivo LICENSE para más detalles.

🙏 Agradecimientos

FastMCP por el framework MCP
API de Datos de YouTube por la API
Todos los contribuyentes y usuarios de este proyecto

📞 Soporte

Para soporte, por favor:

Consulta la documentación
Abre un issue
Contacta a los mantenedores

🔄 Actualizaciones

Mantente al día con el proyecto:

Observa el repositorio
Consulta los lanzamientos
Sigue el registro de cambios

🔒 Seguridad

Manejo de Datos Sensibles

⚠️ IMPORTANTE: Nunca hagas commit de archivos sensibles al repositorio:

token.pickle
client_secrets.json
Archivos .env
Cualquier otro archivo de credenciales

Estos archivos se ignoran automáticamente mediante .gitignore, pero si accidentalmente haces commit de ellos:

Elimínalos del seguimiento de git:

git rm --cached token.pickle
git rm --cached client_secrets.json

Revoca y regenera cualquier credencial expuesta
Actualiza tu archivo .env local con las nuevas credenciales
Nunca compartas ni expongas estos archivos públicamente

Mejores Prácticas

Usa siempre variables de entorno para datos sensibles
Mantén las credenciales en el archivo .env (ya está en .gitignore)
Rota regularmente las claves de API y los tokens
Usa OAuth 2.0 para la autenticación
Supervisa las alertas de escaneo de secretos de GitHub

🖥️ Configuración de Claude Desktop

1. Instalar Claude Desktop

Descargar Claude Desktop:
- Visita Claude Desktop
- Descarga la versión apropiada para tu sistema operativo:
  - macOS: archivo .dmg
  - Windows: instalador .exe
  - Linux: paquete .AppImage o .deb

Instalar la Aplicación:

# macOS
# 1. Open the .dmg file
# 2. Drag Claude to Applications folder
# 3. Open from Applications

# Windows
# 1. Run the .exe installer
# 2. Follow the installation wizard
# 3. Launch from Start Menu

# Linux (Ubuntu/Debian)
sudo dpkg -i claude-desktop_*.deb  # For .deb package
# OR
chmod +x Claude-*.AppImage         # For AppImage
./Claude-*.AppImage

2. Configurar el Cliente MCP

Abrir la Configuración de Claude Desktop:
- Haz clic en el ícono de engranaje (⚙️) o
- Usa el atajo de teclado:
  - macOS: Cmd + ,
  - Windows/Linux: Ctrl + ,

Agregar la Configuración MCP:

Navega a "Configuración MCP" o "Configuración Avanzada"
Agrega la siguiente configuración:

{
  "mcpServers": {
    "youtube_videos": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<your base directory>/youtube-mcp-server",
        "run",
        "mcp_videos.py"
      ]
    }
  }
}

Reemplazar la Ruta:

Reemplaza <your base directory> con la ruta real de tu proyecto

Ejemplo para diferentes sistemas operativos:

// macOS/Linux
"/Users/username/Documents/youtube-mcp-server"

// Windows
"C:\\Users\\username\\Documents\\youtube-mcp-server"

Verificar la Configuración:

# Test the MCP server path
cd "<your base directory>/youtube-mcp-server"
uv run mcp_videos.py

3. Usar Claude con MCP

Inicia Claude Desktop
Conéctate al Servidor MCP:
- El servidor debería iniciarse automáticamente
- Verás un indicador de estado de conexión
- Las herramientas disponibles se listarán en la interfaz

Prueba la Conexión:

# Try a simple command
get_videos("python programming", max_results=5)

Solución de Problemas de Conexión MCP

El Servidor No Inicia:

# Check if the path is correct
pwd  # Should show your project directory

# Verify Python environment
which python  # Should point to your virtual environment

# Check uv installation
uv --version

Problemas de Conexión:
- Verifica que el servidor esté en ejecución
- Comprueba la ruta de configuración
- Asegúrate de que todas las dependencias estén instaladas
- Revisa los registros en Claude Desktop

Errores Comunes:

# Path not found
# Solution: Use absolute path in configuration

# Permission denied
# Solution: Check file permissions
chmod +x mcp_videos.py

# Module not found
# Solution: Verify virtual environment
source .venv/bin/activate  # or appropriate activation command