MCP YouTube Intelligence — YouTube videolarını token açısından verimli analiz eden MCP sunucusu

 (github.com/JangHyuckYun)
26 puan yazan skg09203 2026-02-18 | 4 yorum | WhatsApp'ta paylaş

YouTube altyazılarını sunucuda işleyip (özet/varlık/konu/duygu analizi)
LLM istemcisine yalnızca sıkıştırılmış sonuçları ileten bir MCP sunucusudur.

Yapılma nedeni:
Mevcut yaklaşık 80 YouTube MCP sunucusunu inceledim; hepsi ham altyazıları
doğrudan LLM'e gönderiyor. 20 dakikalık tek bir video için ~15.000 token
harcanırken, bunu özet için ~200-500 token'a, tam rapor içinse ~3.000 token'a
düşürüyor.
Claude skills ile kullanmayı düşündüğüm için CLI üzerinden de kullanılabilir hale getirdim.

Başlıca özellikler:

  • Yapılandırılmış raporlar (özet + konu + varlık + yorumlar tek seferde)
  • 9 MCP aracı + CLI (mcp-yt)
  • Ollama/vLLM entegrasyonu ile ücretsiz LLM özetleme
  • Kanal RSS izleme
  • Korece/İngilizce 200+ varlık sözlüğü
  • SQLite önbelleği

pip install mcp-youtube-intelligence
Claude Desktop, Cursor ve Claude Code ile hemen bağlanabilir.

GitHub: https://github.com/JangHyuckYun/mcp-youtube-intelligence
PyPI: https://pypi.org/project/mcp-youtube-intelligence/

İlgili okumalar

4 yorum

 
bohblue23 2026-02-19

Token sayısını azaltırken muhtemelen bazı trade-off'lar ortaya çıkmıştır diye düşünüyorum, ama bununla ilgili bir şeyi README'de bulamadım!

Bu aralar varsayılan context 200k iken, sıkıştırma kaybının yol açtığı kalite düşüşünü merak ediyorum
 
skg09203 2026-02-19

Merhaba!

Çıkarımsal özetleme (LLM olmadan), orijinale kıyasla hissedilen kalite olarak kabaca 6/10 seviyesinde. Ana cümleleri seçip veriyor ama bağlam bağlantısı zayıf.
LLM özetleme (Ollama vb.) çok daha iyi ve gerçekten birkaç tanıtım videosu ile geliştirme odaklı videolar üzerinde test ettiğimde içeriği anlamak için yeterli göründü. Ancak ayrıntılı sayılar ya da ince nüanslar bazen kaybolabiliyor.

200k context varsa tek bir video, 30 dakika~1 saat gibi daha kısa videolarda orijinal daha iyi olur,
ama yüzlerce videoyu toplu işleme veya tekrar eden analizlerde token daha az tüketerek yalnızca ana içeriği çıkarabileceğini düşünüyorum.
(Örn: rakip kanalın tamamını analiz etme, ekonomi YouTuber’larının 100 videosunu analiz etme vb.)

README’ye daha çeşitli videolarla test edip benchmark sonuçlarını ve trade-off’ları biraz daha net şekilde ekleyeceğim!
 
bohblue23 2026-02-19

Özenli yanıtınız için çok teşekkür ederim!! Umarım proje meyvesini verir!!
 
skg09203 2026-02-19

Haha, evet teşekkürler!