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YouTube to LinkedIn MCP Server

by NvkAnirudh
GitHub
Python
MIT License
1
  • Linux
  • Apple
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YouTubeからLinkedIn MCPサーバーへ

YouTube動画からLinkedIn投稿の下書きを自動生成するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。YouTube動画のトランスクリプトに基づいて、高品質で編集可能なコンテンツの下書きを提供します。

特徴

  • YouTube トランスクリプト抽出: 動画 URL を使用して YouTube 動画からトランスクリプトを抽出します

  • トランスクリプト要約: OpenAI GPTを使用してビデオコンテンツの簡潔な要約を生成します

  • LinkedIn 投稿生成: カスタマイズ可能なトーンとスタイルでプロフェッショナルな LinkedIn 投稿の下書きを作成します

  • モジュラーAPI設計：明確に定義されたエンドポイントを備えたクリーンなFastAPI実装

  • コンテナ化されたデプロイメント：Smitheryへのデプロイメント準備完了

セットアップ手順

前提条件

  • Python 3.8以上

  • Docker（コンテナ化されたデプロイメント用）

  • OpenAI APIキー

  • YouTube データ API キー (オプションですが、メタデータの精度向上のため推奨)

地域開発

  1. リポジトリをクローンします。

    git clone <repository-url> cd yt-to-linkedin

  2. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

    python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt

  3. API キーを使用してプロジェクト ルートに.envファイルを作成します。

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

  4. アプリケーションを実行します。

    uvicorn app.main:app --reload

  5. APIドキュメントはhttp://localhost:8000/docsからアクセスできます。

Docker デプロイメント

  1. Docker イメージをビルドします。

    docker build -t yt-to-linkedin-mcp .

  2. コンテナを実行します。

    docker run -p 8000:8000 --env-file .env yt-to-linkedin-mcp

鍛冶屋の展開

  1. Smithery CLI がインストールされ、設定されていることを確認してください。

  2. Smithery にデプロイ:

    smithery deploy

APIエンドポイント

1. トランスクリプトの抽出

エンドポイント: /api/v1/transcript
メソッド: POST
説明: YouTube動画からトランスクリプトを抽出します

リクエスト本文:

{ "youtube_url": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID", "language": "en", "youtube_api_key": "your_youtube_api_key" // Optional, provide your own YouTube API key }

応答：

{ "video_id": "VIDEO_ID", "video_title": "Video Title", "transcript": "Full transcript text...", "language": "en", "duration_seconds": 600, "channel_name": "Channel Name", "error": null }

2. トランスクリプトの要約

エンドポイント: /api/v1/summarize
メソッド: POST
説明: ビデオのトランスクリプトから要約を生成する

リクエスト本文:

{ "transcript": "Video transcript text...", "video_title": "Video Title", "tone": "professional", "audience": "general", "max_length": 250, "min_length": 150, "openai_api_key": "your_openai_api_key" // Optional, provide your own OpenAI API key }

応答：

{ "summary": "Generated summary text...", "word_count": 200, "key_points": [ "Key point 1", "Key point 2", "Key point 3" ] }

3. LinkedInの投稿生成

エンドポイント: /api/v1/generate-post
メソッド: POST
説明: ビデオ要約から LinkedIn の投稿を生成する

リクエスト本文:

{ "summary": "Video summary text...", "video_title": "Video Title", "video_url": "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID", "speaker_name": "Speaker Name", "hashtags": ["ai", "machinelearning"], "tone": "professional", "voice": "first_person", "audience": "technical", "include_call_to_action": true, "max_length": 1200, "openai_api_key": "your_openai_api_key" // Optional, provide your own OpenAI API key }

応答：

{ "post_content": "Generated LinkedIn post content...", "character_count": 800, "estimated_read_time": "About 1 minute", "hashtags_used": ["#ai", "#machinelearning"] }

4. 出力フォーマット

エンドポイント: /api/v1/output
メソッド: POST
説明: LinkedInの投稿を出力用にフォーマットする

リクエスト本文:

{ "post_content": "LinkedIn post content...", "format": "json" }

応答：

{ "content": { "post_content": "LinkedIn post content...", "character_count": 800 }, "format": "json" }

環境変数

変数

説明

必須

OPENAI_API_KEY

要約と投稿生成のためのOpenAI APIキー

いいえ（リクエストで提供可能）

YOUTUBE_API_KEY

動画のメタデータを取得するための YouTube Data API キー

いいえ（リクエストで提供可能）

ポート

サーバーを実行するポート（デフォルト: 8000）

いいえ

注：APIキーの環境変数はオプション（各リクエストで指定可能）ですが、ローカル開発およびテストでは設定することをお勧めします。Smitheryにデプロイする場合、ユーザーはリクエストで独自のAPIキーを指定する必要があります。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

YouTube動画からLinkedIn投稿の下書きを自動生成するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。YouTube動画のトランスクリプトに基づいて、高品質で編集可能なコンテンツの下書きを提供します。

  1. 特徴
    1. セットアップ手順
      1. 前提条件
      2. 地域開発
      3. Docker デプロイメント
      4. 鍛冶屋の展開
    2. APIエンドポイント
      1. 1. トランスクリプトの抽出
      2. 2. トランスクリプトの要約
      3. 3. LinkedInの投稿生成
      4. 4. 出力フォーマット
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