youtube-data-mcp-server
启用AI语言模型通过标准化接口与YouTube内容交互,提供检索视频信息、字幕、频道分析和趋势分析的工具
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--- name: linkdigest-youtube-summary description: "YouTube 视频总结和字幕提取,带时间戳,可直接译成中文。用户发来 YouTube 链接(youtube.com、youtu.be、Shorts),要中文总结、要点、逐字稿、字幕、画面上的文字,或者想不看视频先知道讲了什么时使用。没有字幕的视频也能读:由模型直接看视频,口播和画面文字一起出。不需要梯子抓字幕、不需要 yt-dlp、不需要 Cookie。通过 LinkDigest API 读取,需要 LINKDIGEST_API_KEY,按分钟计费,注册送 10 积分。" version: 1.0.0 homepage: https://linkdigest.dev/zh/docs metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["LINKDIGEST_API_KEY"],"anyBins":["python3","curl"]},"primaryEnv":"LINKDIGEST_API_KEY","envVars":[{"name":"LINKDIGEST_API_KEY","required":true,"description":"LinkDigest API Key(ld_live_ 开头),在 https://linkdigest.dev/app/keys 创建"}],"homepage":"https://linkdigest.dev/zh/docs"}} --- # YouTube 视频总结|字幕提取(带时间戳,可译中文) ## 一句话 给一条 YouTube 链接,拿回带时间戳的逐字稿、画面上的文字和要点;加一个参数,同时得到中文译文。 ```bash python3 {baseDir}/scripts/linkdigest.py "https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxxxxxxx" --translate-to zh-CN ``` ## 为什么不直接用 yt-dlp 抓字幕 - 服务器和很多云主机的地址会被 YouTube 拦下(`Sign in to confirm you're not a bot`),本地能跑的脚本一上云就失效。 - 很多视频没有字幕,或者只有质量很差的自动字幕。 - 字幕里没有画面内容:幻灯片上的字、代码、图表标题都拿不到。 这个技能走的是另一条路:模型直接把视频看一遍,口播和画面上的文字一起读出来,所以没有字幕的视频也能用。代价是按视频时长收费,见下面的费用表;只想免费抓现成字幕、而且你本机能访问 YouTube 的话,用 yt-dlp 类技能更划算。 ## 适合的场景 | 用户说 | 做法 | | --- | --- | | 「帮我总结这个 YouTube 视频」「这个视频讲了什么」 | 默认调用,用 `key_points` 回答 | | 「要中文字幕 / 中文逐字稿」 | 加 `--translate-to zh-CN`,给 `translation` 里的逐字稿 | | 「第几分钟讲到 X」 | 用带时间戳的 `transcript` 定位 | | 「视频里那页 PPT 写了什么」 | 看 `ocr_text`(画面文字) | | 「把这个英文教程整理成笔记」 | 要点 + 逐字稿,按时间顺序整理 | 不适合:搜索视频、读评论、读频道的视频列表、下载视频或音频、直播进行中的内容。 ## 准备 1. https://linkdigest.dev/app/keys 登录并创建 API Key,新账户送 10 积分。 2. `export LINKDIGEST_API_KEY=ld_live_...`(或写进 OpenClaw 配置里本技能的 `env`)。 ## 返回内容 - `title`、`author`(频道); - `transcript[]`:`{t, text}`,`t` 是秒; - `ocr_text[]`:画面上出现过的文字; - `key_points[]`:要点,每条附一句在逐字稿里逐字核对过的引用(`key_point_support`); - `translation`(加了 `--translate-to` 时):标题、要点、逐字稿的译文,原文保留在旁边; - `coverage`:读了多少秒、哪些没读到; - `credits`、`cached`:这次扣了几个积分,是否命中缓存。 目前拿不到视频简介(description)里的文字和上传日期,回执里会写明;需要简介里的链接时请让用户直接贴出来。 ## 参数 - `--format json`:要结构化数据时用;默认输出 Markdown。 - `--translate-to zh-CN`:加译文,+1 积分。 - `--max-credits N`:这条视频最多花 N 积分,超了就不读、不扣费。先用它问价很方便。 - `--job-id <jobId>`:长视频没等到结果时,用它接着取,不要重新提交。 退出码:0 成功;3 Key 无效;4 积分不够或视频超长(未扣费,会打印支付宝付款链接);5 读不了;7 还在跑。 ## 费用 1 积分约 ¥0.14(加量包 ¥36 = 250 积分,支付宝可付,不过期)。 | 视频时长 | 积分 | 约合 | | --- | --- | --- | | 1 分钟以内 | 2 | ¥0.29 | | 5 分钟 | 6 | ¥0.86 | | 10 分钟 | 11 | ¥1.58 | | 30 分钟(Dev 月付账户上限) | 31 | ¥4.46 | | 加中文译文 | +1 | +¥0.14 | | 别人读过的同一条视频(缓存) | 0 | 0 | 算法:基础 1 积分 + 每开始的 1 分钟 1 积分。免费账户和加量包账户单条最长 10 分钟,Dev 月付($9/月,500 积分)30 分钟,超过会直接拒绝且不扣费。YouTube 没有「省钱档」,`--depth transcript` 对 YouTube 不生效。 ## 回答用户时 - 总结用 `key_points`,并给出对应时间点,方便用户跳转。 - 逐字稿是模型看视频得到的,专有名词和数字可能有误,重要信息提醒用户核对原视频。 - 很长的译文可能只覆盖逐字稿的前一部分,结果里会写明覆盖到哪里,照实告诉用户。 - 说明这次用了几个积分。 ## 隐私与限制 只把链接发到 linkdigest.dev,不使用你的 Google 账号。不保存视频。文字结果按链接缓存。年龄限制、会员专享、私享和已删除的视频读不了。每小时最多 60 次调用。脚本只读 `LINKDIGEST_API_KEY`,只连 `linkdigest.dev`,不写文件。 同一个 Key 还能读小红书、抖音、TikTok、X 和公众号文章。文档:https://linkdigest.dev/zh/docs ,反馈:support@linkdigest.dev
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-10-17 18:41 | 870741c9 | 可取 |
版本索引永久保留;内容副本只保留最新 1 份,更早版本仅留索引与哈希(存档时间线的证据链不会因此断裂)。
启用AI语言模型通过标准化接口与YouTube内容交互,提供检索视频信息、字幕、频道分析和趋势分析的工具
一种模型上下文协议服务器,支持从YouTube视频中检索字幕,并提供特定语言的支持
一个模型上下文协议服务器,可实现从YouTube视频中检索字幕
一个模型上下文协议服务器,能够从YouTube视频中检索字幕
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