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
- 01查找频道中的异常表现视频
- 02计算频道近期表现基线
- 03比较竞争频道
- 04从种子频道探索关联频道
- 05分别计算 Shorts 与长视频基线
适用场景
- 01发现某个细分领域的高表现视频
- 02比较竞争频道的视频表现
- 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。
工具
4收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| depth | enum | 否 | 读取近期上传视频的数量:light 为 50,standard 为 100,deep 为 200light | standard | deep |
| limit | integer | 否 | 要返回的行数 |
| channel | string | 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。
评论
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。