Bangermap について
Bangermapは、各チャンネルの通常の再生数を上回るYouTube動画を調査するMCPサーバーです。動画形式ごとに直近の再生数の中央値を基準とし、ユーザー提供のYouTube Data APIキーでデータを取得します。
主な機能
- 01チャンネル内の突出動画を検索
- 02チャンネルの直近基準値を算出
- 03競合チャンネルを比較
- 04起点チャンネルから関連チャンネルを探索
- 05Shortsと長尺動画の基準値を分離
活用シーン
- 01ニッチ分野で特に再生された動画の発見
- 02競合チャンネル間の動画実績の比較
- 03既知のクリエイターに関連するチャンネルの調査
MCP 対応
stdio経由でMCPクライアントに4種類のYouTube調査ツールを提供します。`YOUTUBE_API_KEY`が必要で、チャンネルと動画のデータ取得にYouTube Data APIを利用します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
4掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| depth | enum | いいえ | 読み込む最近の投稿数:light は 50 件、standard は 100 件、deep は 200 件light | standard | deep |
| limit | integer | いいえ | 返す行数 |
| channel | string | はい | チャンネル URL、@handle、チャンネル ID、またはそのチャンネルの任意の動画 URL |
詳細
bangermap-mcp
自分の無料 YouTube Data API キーで動作する、MCP 経由の YouTube アウトライアー調査ツールです。
アウトライアーとは、そのチャンネルの通常のパフォーマンスを上回った動画です。小規模なチャンネルでの10倍の伸びは、常に100万回再生されるチャンネルでの100万回再生より強いシグナルです。視聴者がいない状態でもアイデアが成功した証拠だからです。このサーバーは、任意の MCP クライアントからその指標を測定します。
アカウントもクレジットも利用量の計測もありません。データは自分のキーを使って Google の公開 API から取得するため、利用できるのは Google がすでに提供している1日あたり無料の10,000ユニットだけです。これはおよそ1,100チャンネルをスキャンできる量です。
セットアップ
Google Cloud コンソールで無料のキーを作成し、そのプロジェクトで YouTube Data API v3 を有効にしてから、クライアントをサーバーに接続します。
Claude Code:
claude mcp add bangermap --env YOUTUBE_API_KEY=your-key -- npx -y bangermap-mcp
Claude Desktop の場合は、claude_desktop_config.json に設定します:
{
"mcpServers": {
"bangermap": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "bangermap-mcp"],
"env": { "YOUTUBE_API_KEY": "your-key" }
}
}
}
ほかの MCP クライアントでも同じように使えます。サーバーは stdio で通信し、環境変数に YOUTUBE_API_KEY を設定するだけで動作します。
ツール
| ツール | 回答内容 | コスト |
|---|---|---|
find_outliers | このチャンネルの最近のアップロードのうち、チャンネル独自の基準をどれだけ上回ったものがあるか | 約5ユニット |
channel_baseline | 再生回数を評価するための、このチャンネルの通常の水準 | 約5ユニット |
compare_channels | それぞれのチャンネル独自の基準で測定した、競合チャンネル群でうまくいっていること | チャンネルあたり約5ユニット |
sweep_niche | シードとなるチャンネルとつながりのあるチャンネルと、それらで通常を上回っている動画 | チャンネルあたり約5ユニット |
チャンネルは、URL、@ハンドル、チャンネル ID、またはそのチャンネルの動画 URL で指定できます。
意図的に、キーワード検索ではなくチャンネルグラフをたどってチャンネルを見つけます。Google は無料キーでの検索を1日あたり100回に制限していますが、チャンネルの読み取りは1ユニットで済むため、すでに知っているチャンネルを起点にするほうが低コストで、より深く調査できます。
基準の仕組み
各チャンネルの基準は、十分な時間が経過した動画のみを対象に、同じフォーマットの最近のアップロードの再生回数の中央値として算出します。Shorts と長尺動画は別々の基準で比較します。40秒の Short と20分の動画を比べると、一方を不当に有利にし、もう一方を不当に不利にするためです。動画の倍率は、再生回数をその基準で割って算出します。
アウトライアーの倍率と基準は YouTube ではなく、このサーバーが計算します。再生回数とチャンネルのデータは YouTube Data API から取得します。YouTube は Google LLC の商標です。
アプリ
このサーバーは、調査内容を保存したい場合に使える Mac アプリ Bangermap とスコアリングエンジンを共有しています。このアプリには、再スキャンして前回の訪問以降に新しく見つかったものにフラグを付けるウォッチリスト、パターンを調査できるサムネイル一覧でのアウトライアー表示、CSV へのエクスポート、再調査時にクォータを再消費しないためのローカルキャッシュが備わっています。支払いは一度だけで、サブスクリプションは不要です。同じ無料キーを使います。
インストールせずに指標を試したい場合は、無料のブラウザ版 bangermap.com/tools/outlier-finder も利用できます。また、ワークフロー内で同じ操作を行うための n8n コミュニティノード n8n-nodes-bangermap もあります。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。