Создайте свой собственный сервер MCP для YouTube

Этот рабочий процесс n8n демонстрирует, как создать простой сервер MCP для поиска видео на YouTube и загрузки транскриптов для исследований. Он использует три инструмента, подключенные к триггеру сервера MCP: Поиск на YouTube, Транскрипты YouTube и Отчеты о расходах. Оба инструмента YouTube используют сервис парсинга APIFY.com, выбранный за его простоту и отсутствие ограничений по скорости. Поиск на YouTube возвращает 10 видео результатов по каждому запросу, в то время как Транскрипты YouTube загружают субтитры с указанных URL-адресов. Отчеты о расходах отслеживают ваши ежемесячные расходы на APIFY и лимиты. Пользователям необходимо иметь учетную запись APIFY и клиент MCP (например, Claude Desktop) для подключения…

Category: n8n

Описание
Отзывы (0)

Описание

Этот рабочий процесс реализует пользовательский сервер MCP (Модульный Протокол Чат-бота) для исследования видео на YouTube, позволяя пользователям искать видео на YouTube и получать их транскрипты для анализа с помощью ИИ. Он предназначен для исследовательских целей, когда содержание видео длительное или сложное, позволяя ИИ-агентам эффективно обрабатывать и извлекать информацию из транскриптов видео.

Рабочий процесс логически разделен на следующие блоки:

1.1 Запуск сервера MCP и прием входящих запросов: Ожидает входящих запросов от клиентов MCP, указывая операции, такие как поиск на YouTube, получение транскрипта или метрики использования.
1.2 Маршрутизация операций: Направляет запрос в соответствующий блок обработки в зависимости от запрашиваемой операции.
1.3 Обработка поиска на YouTube: Использует API-скрейпер YouTube от Apify для поиска видео по запросу и упрощает результаты.
1.4 Получение транскрипта с YouTube: Использует API-скрейпер YouTube от Apify для загрузки транскриптов видео по предоставленным URL и упрощает данные транскриптов.
1.5 Отчет о метриках использования: Получает и упрощает месячные метрики использования и расходов из учетной записи Apify для мониторинга использования API.
1.6 Аггрегация и ответ: Аггрегирует результаты из поиска или получения транскрипта перед отправкой обратно клиенту MCP.

Рабочий процесс использует внешние службы скрейпинга через Apify.com, чтобы избежать ограничений по количеству запросов к API YouTube и упростить извлечение данных. Он предназначен для интеграции с клиентами MCP, такими как Claude Desktop или другие ИИ-агенты.