사용 설명

프로젝트 소개

본 프로젝트는 MCP (Model Context Protocol)를 기반으로 구축된 유튜브 콘텐츠 분석 에이전트 서버입니다. MCP 클라이언트를 통해 유튜브 영상 검색, 채널 정보 분석, 영상 자막 추출 등의 기능을 LLM에 제공하여, 더욱 풍부한 컨텍스트 기반의 LLM 활용을 가능하게 합니다.

주요 기능

유튜브 영상 검색: 키워드를 기반으로 유튜브 영상을 검색하고, 검색 결과와 함께 영상 제목, 채널 정보, 조회수, 좋아요 수 등의 상세 정보를 제공합니다.
채널 분석: 유튜브 영상 URL을 입력하면 해당 채널의 기본 정보 (채널명, 구독자 수, 총 조회수, 영상 수) 와 함께 최근 5개의 영상 목록을 제공합니다.
자막 추출: 유튜브 영상 URL을 입력하면 해당 영상의 자막을 텍스트 형태로 추출합니다. 한국어와 영어 자막을 지원합니다.

설치 단계

레포지토리 복제:

git clone https://github.com/dabidstudio/python-mcp-agent.git
cd python-mcp-agent

API 키 발급 및 설정:

OpenAI API 키 및 YouTube Data API 키를 발급받습니다.

'.env.example' 파일을 복사하여 '.env' 파일을 생성하고, 발급받은 API 키를 다음과 같이 입력합니다.

OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY
YOUTUBE_API_KEY=YOUR_YOUTUBE_API_KEY

Python 가상 환경 설정 및 패키지 설치:

python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt # requirements.txt 파일이 없으므로 아래 명령어로 대체
pip install mcp openai-agents streamlit youtube-transcript-api python-dotenv

서버 설정 (mcp.json)

MCP 클라이언트 (Claude, Cursor, OpenAI Agents SDK 등) 와 연동하기 위해 'mcp.json' 파일을 수정해야 합니다. 'mcp.json' 파일은 MCP 서버의 실행 명령어 및 인수를 정의합니다. 아래는 예시 설정이며, 실제 경로에 맞춰 수정해야 합니다.

{
  "mcpServers": {
    "youtube-agent": {  // 서버 이름 (MCP 클라이언트 설정 시 사용)
      "command": "/path/to/your/python_mcp_agent/venv/bin/python", // Python 실행 파일 경로 (가상 환경 내 python)
      "args": [
        "/path/to/your/python_mcp_agent/2_mcp_server.py" // MCP 서버 스크립트 경로
      ]
    }
  }
}

설정 정보:

'"youtube-agent"': MCP 서버의 이름입니다. 클라이언트에서 서버를 참조할 때 사용됩니다.
'"command"': Python 실행 파일의 절대 경로를 지정합니다. 가상 환경의 Python 실행 파일을 사용해야 합니다.
'"args"': MCP 서버를 실행하는 스크립트 파일 ('2_mcp_server.py') 의 절대 경로를 리스트 형태로 지정합니다.

기본 사용 방법

MCP 서버 실행: 터미널에서 프로젝트 폴더로 이동 후, 다음 명령어를 실행하여 MCP 서버를 시작합니다.
```
python 2_mcp_server.py
```
서버가 정상적으로 실행되면 "Starting MCP server..." 메시지가 출력됩니다.
MCP 클라이언트 연동: Claude, Cursor, OpenAI Agents SDK 등의 MCP 클라이언트에서 'mcp.json' 파일에 설정한 서버 정보를 참조하여 연결합니다. 예시로 제공된 '4_mcp_client.py' 는 Streamlit 기반의 MCP 클라이언트 예제이며, 이를 실행하여 유튜브 에이전트와 대화할 수 있습니다.
클라이언트 사용: MCP 클라이언트 앱 또는 예제 클라이언트를 통해 유튜브 관련 질문이나 요청을 입력하면, MCP 서버가 제공하는 도구들을 활용하여 답변을 생성합니다. 예를 들어, "최근 IT 트렌드 관련 유튜브 영상 찾아줘", "특정 유튜브 채널 분석해줘", "이 영상 자막 요약해줘" 와 같은 요청을 할 수 있습니다.

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