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Bangermap

Bangermap

本地服务
bangermap.com社交媒体011 周前更新

关于 Bangermap

Bangermap 是用于研究 YouTube 视频表现的 MCP 服务,可找出播放量超过各自频道常态的视频。它按视频格式使用近期播放量中位数作为基线,并通过用户提供的 YouTube Data API 密钥获取数据。

主要功能

  1. 01查找频道中的异常表现视频
  2. 02计算频道近期表现基线
  3. 03比较竞争频道
  4. 04从种子频道探索关联频道
  5. 05分别计算 Shorts 与长视频基线

适用场景

  1. 01发现某个细分领域的高表现视频
  2. 02比较竞争频道的视频表现
  3. 03研究与已知创作者相关的频道

MCP 相关

通过 stdio 向 MCP 客户端提供四种 YouTube 研究工具。服务需要 `YOUTUBE_API_KEY`,并使用 YouTube Data API 获取频道和视频数据。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"adesiahq-bangermap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"bangermap-mcp"
],
"env": {
"YOUTUBE_API_KEY": "<YOUTUBE_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y bangermap-mcp
需要配置的环境变量
YOUTUBE_API_KEY密钥Your own YouTube Data API v3 key, created free in the Google Cloud console

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmbangermap-mcp1.0.3

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
depthenum否读取近期上传视频的数量:light 为 50,standard 为 100,deep 为 200light | standard | deep
limitinteger否要返回的行数
channelstring是频道 URL、@handle、频道 ID,或该频道任意视频的 URL

详细介绍

bangermap-mcp

通过 MCP 进行 YouTube 异常表现研究,使用你自己的免费 YouTube Data API 密钥运行。

异常表现视频是指表现优于其频道常态的视频。小频道的 10 倍表现,比一个总能获得百万播放量的频道再获百万播放量更能说明问题,因为这证明了一个创意在没有受众基础的情况下也能奏效。此服务可从任何 MCP 客户端衡量这种表现。

无需账户,无需点数,也没有计量收费。数据来自 Google 的公共 API,并使用你的密钥,因此唯一的配额就是 Google 已提供的每日免费 10,000 个单位,约可扫描 1,100 个频道。

设置

在 Google Cloud 控制台创建一个免费密钥,在其项目中启用 YouTube Data API v3,然后将客户端指向此服务。

Claude Code:

claude mcp add bangermap --env YOUTUBE_API_KEY=your-key -- npx -y bangermap-mcp

Claude Desktop,在 claude_desktop_config.json 中:

{
  "mcpServers": {
    "bangermap": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "bangermap-mcp"],
      "env": { "YOUTUBE_API_KEY": "your-key" }
    }
  }
}

其他任何 MCP 客户端也同样适用。此服务使用 stdio 通信,环境中只需设置 YOUTUBE_API_KEY。

工具

工具可回答的问题开销
find_outliers此频道最近上传的视频中,哪些表现超过自身基准,超出多少~5 个单位
channel_baseline此频道的常态表现如何,以便判断播放量~5 个单位
compare_channels一组竞争对手各自相较于自身,有哪些内容表现出色每个频道约 5 个单位
sweep_niche种子频道关联了哪些频道,以及这些频道中有哪些内容表现超常每个频道约 5 个单位

频道可以通过 URL、@handle、频道 ID,或该频道任意视频的 URL 指定。

有意通过频道关系图进行发现,而不是按关键词搜索。Google 将免费密钥的搜索调用限制为每天 100 次,而读取频道只需 1 个单位。因此,从你已知的频道开始,成本更低,发现也更深入。

基准的工作原理

对于每个频道,基准是近期同格式上传内容的播放量中位数,且只统计发布已久、表现趋于稳定的内容。Shorts 和长视频使用单独的基准,因为拿 40 秒的 Short 与 20 分钟的视频比较,会抬高前者或惩罚后者。视频的倍数等于其播放量除以该基准。

异常表现倍数和基准由此服务计算,而非 YouTube。播放量和频道数据来自 YouTube Data API。YouTube 是 Google LLC 的商标。

应用

此服务与 Bangermap 共用评分引擎。Bangermap 是一款 Mac 应用,可用于同类研究并持久保存结果。应用会维护一个监控列表,重新扫描并标记你上次访问后新增的内容;以缩略图墙的形式展示异常表现视频,便于研究规律;支持导出为 CSV,并在本地缓存,从而避免重复研究再次消耗配额。一次性付费,无需订阅,使用相同的免费密钥。

此外,如果你想在不安装任何内容的情况下试用这一测量功能,还可以使用免费的浏览器版本 bangermap.com/tools/outlier-finder;另有 n8n 社区节点 n8n-nodes-bangermap,可在工作流中执行相同操作。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。