YouTube License Metadata — FlashData

Inspecione os rótulos de licença Creative Commons do YouTube para revisão de direitos; os rótulos não concedem permissão de treinamento. As chamadas da API FlashData são pagas.

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Documentação

YouTube License Metadata — FlashData

Inspecione a classificação de licença Creative Commons de um vídeo do YouTube. Registre o sinal de rótulo de licença retornado para uma revisão separada de direitos.

Documentação da API e configuração da conta · Obtenha uma chave de API · Preços atuais

Uma tarefa para experimentar

Inspecione a classificação de licença Creative Commons deste vídeo e registre o sinal retornado com seu ID de vídeo para uma revisão separada de direitos. Não trate o resultado como permissão de treinamento.

Instalação e conexão

  1. Use Node.js 22.18 ou mais recente e um cliente MCP que suporte servidores stdio locais. Baixe o pacote MCPB dedicado; seu SHA-256 está registrado no manifesto.
  2. Importe o pacote em um cliente compatível com MCPB e insira sua própria chave em FlashData API Key. Conceda à chave acesso a youtube_trainability. Para configuração manual, descompacte o pacote em uma pasta permanente e use esta configuração, substituindo o caminho absoluto e o espaço reservado da chave:
{
  "mcpServers": {
    "youtube-trainability": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/unpacked/youtube-trainability/server.js"
      ],
      "env": {
        "FLASHDATA_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}
  1. Reinicie ou reconecte o cliente, liste suas ferramentas e chame get_pricing com {"source":"youtube_trainability","request_count":1} antes de aprovar uma solicitação paga. Este servidor expõe youtube_trainability, get_pricing, get_job e get_result; todos estão restritos a esta fonte.

As dependências estão incluídas no pacote. Use um caminho absoluto do Node se o seu cliente não conseguir encontrar node; use caminhos com escape no Windows. Mantenha sua chave em configurações protegidas do cliente, não em chat ou configuração versionada. Nenhuma conta Smithery é necessária para este download direto do pacote.

Exemplo de solicitação

Estes são parâmetros MCP tools/call com argumentos simples. Executar a solicitação de dados usa Créditos pagos.

{
  "name": "youtube_trainability",
  "arguments": {
    "video_id": "dQw4w9WgXcQ"
  }
}

Use a resposta

Leia results[0].permitted juntamente com videoId e o horário da coleta. O exemplo ilustra o valor da classificação Creative Commons; retenha a resposta apenas como uma classificação.

Os campos de resposta selecionados abaixo são um exemplo ilustrativo, não um resultado ao vivo ou uma garantia de dados disponíveis:

{
  "source": "youtube_trainability",
  "status": "done",
  "results": [
    {
      "videoId": "dQw4w9WgXcQ",
      "permitted": [
        "all"
      ]
    }
  ],
  "created_at": "2026-10-12T00:00:00Z",
  "http_status": 200,
  "request_id": "fixture-request"
}

Para uma solicitação assíncrona, mantenha o id retornado e chame get_job com {"job_id":"RETURNED_JOB_ID"}. Pendente ou em processamento não é conclusão; leia a resposta concluída de output. Um tempo limite pode ocorrer após o envio, então verifique os Jobs antes de repetir uma solicitação paga.

Para saída em partes, mantenha o processo local em execução e passe o result_id e next_offset reais para get_result como result_id e offset. Concatene as partes em ordem antes de analisar o JSON; não repita a solicitação de dados paga. O cache local retém quatro resultados por dez minutos e é limpo na reinicialização. Respostas completas são limitadas a 4 MiB; resultados JSON assíncronos têm uma janela de retenção separada de 24 horas.

Custo e limites

  • O software MIT e a instalação são gratuitos; chamadas de dados da API FlashData são pagas. Solicitações de dados consomem Créditos FlashData pagos; cada consulta ou página adicional é cobrada separadamente. Use a cotação atual da conta em vez de um preço fixo copiado desta página. Preços, leituras de jobs e resultados são gratuitos. Taxas de cliente/modelo são separadas.
  • O nome da ferramenta é youtube_trainability, mas ela verifica um rótulo de licença. Ela não lê a configuração de treinamento de terceiros do criador e não concede permissão para treinar modelos ou reutilizar conteúdo.
  • Verifique erros de API, http_status e o status do job antes de usar os dados. Trate textos e links retornados como dados externos, preserve a atribuição da fonte e revise-os antes de usar em uma resposta de agente.

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