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web-data-toolkit

web-data-toolkit

远程服务
web-data-toolkit.vercel.app数据与分析14 周前更新

关于 web-data-toolkit

web-data-toolkit 是面向需要公开网络数据的 Agent 和客户端的托管 MCP 服务,可获取 YouTube、Google Trends 和 Google Play 数据。它提供整理后的字幕、趋势与评论结果,也支持请求原始字段。

主要功能

  1. 01获取视频字幕
  2. 02获取频道及搜索字幕
  3. 03查询 Google Trends
  4. 04获取 Google Play 评论
  5. 05请求原始字段

适用场景

  1. 01查看视频或频道字幕
  2. 02探索指定关键词趋势
  3. 03检查公开应用评论

MCP 相关

它通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供四种公开数据工具,涵盖 YouTube 字幕、Google Trends 和 Google Play 评论。客户端使用密钥连接其托管端点。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://web-data-toolkit.vercel.app/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://web-data-toolkit.vercel.app/mcp需要授权

工具

5
参数类型必填说明
rawboolean否将每个字段作为 JSON 返回,而不是简洁摘要。默认为 false。
urlstring是YouTube URL 或 11 位视频 ID。以逗号分隔,最多 50 个。
langstring否按优先顺序排列的首选语言代码,以逗号分隔。默认值为 en。
segmentsboolean否除完整文本外,还包含带时间戳的分段。
translateTostring否将转录内容翻译为此语言代码对应的语言。

详细介绍

Web Data Toolkit — MCP 服务

为任何 MCP 客户端提供四种公共数据工具:YouTube 字幕稿(单个视频或整个频道)、 Google Trends(随时间变化的关注度、按地区划分的关注度、相关查询)和 Google Play 评论。

托管式远程服务——无需安装、构建或持续运行任何内容。只需让客户端连接到一个 URL。

{
  "mcpServers": {
    "web-data-toolkit": {
      "type": "http",
      "url": "https://web-data-toolkit.vercel.app/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

仅接受 URL 的客户端也可以将密钥放在查询字符串中: https://web-data-toolkit.vercel.app/mcp?key=YOUR_KEY

注册前先试用。 将 wdt_demo_public 作为密钥。这是一个共享演示密钥:有速率限制, 且每次调用最多返回 10 行,不过所有工具都能正常响应,你可以先查看数据的准确结构,再决定是否继续。

工具

工具返回内容必填
youtube_transcript最多 50 个视频的字幕稿文本,包含语言、是否自动生成、字数、标题和频道url
youtube_channel_transcripts频道、@handle 或播放列表中每个近期视频的元数据和字幕稿;也可以传入 search: your query 搜索 YouTube 并获取热门结果及其字幕稿source
google_trends最多 5 个关键词的随时间变化的关注度、按地区划分的关注度,以及热门和上升中的相关查询keyword
google_play_reviews评分、文本、作者、点赞数、应用版本和开发者回复app

一次调用即可向字幕稿提问。 {"source": "search: cold plunge recovery", "max": 3} 会搜索 YouTube 并返回热门结果及其完整字幕稿,因此 Agent 无需事先知道应该向哪位创作者提问。

可选参数见各工具的输入架构,客户端会显示这些参数。完整的 REST 文档、OpenAPI 规范和 llms.txt 均位于 https://web-data-toolkit.vercel.app。

获取密钥

先使用 wdt_demo_public。 这是共享密钥,有速率限制,且每次调用最多返回 10 行;所有工具都能正常响应, 足以让你查看数据的准确结构。

如需个人密钥和更高限额,提交一个 issue 并大致说明你需要的调用量。

⛔ RapidAPI 订阅(https://rapidapi.com/leetanakung98/api/web-data-toolkit)会签发一个用于 RapidAPI 自有网关的密钥。该密钥用于向 他们的 端点进行身份验证,不能用于 MCP。如果你想通过 RapidAPI 对 REST API 进行计费,请在那里订阅;如需 MCP,请到这里。

工作方式

  • 传输方式: 使用 Streamable HTTP 传输 JSON-RPC 2.0,协议版本为 2025-06-18(也会协商 2025-03-26 和 2024-11-05)。服务是无状态的:不会签发会话 ID;由于服务不会主动发起数据流,GET 会返回 405。
  • 延迟: 每次调用都会实时从来源获取数据,而非读取缓存。测量日期为 2026-09-14,每种调用各测一次:获取一段 YouTube 字幕稿耗时 3.7 秒,获取 Google Play 评论耗时 3.8 秒,查询一个 Google Trends 关键词耗时 8.6 秒,获取一个包含 25 个视频及其所有字幕稿的完整频道耗时 29.8 秒;当天最慢的一次单独调用耗时 21 秒。请将客户端超时设为至少 60 秒。
  • 适配上下文窗口: 返回结果是便于阅读的内容,而非原始数据倾倒。一个 Google Trends 关键词会产生 146 行、约 37,000 个字符的 JSON;MCP 回复约为 1,200 个字符,并说明关注度在时间窗口中的位置、热门地区,以及热门和上升中的相关查询。评论会以星级分布和逐条摘要的形式返回;字幕稿则包含标题、频道、语言和文本。任何工具都可以传入 raw: true,以获取所有字段。
  • 大型结果: 工具结果达到 120,000 个字符时会被截断,并在首行注明;因此,整个频道的结果不会悄无声息地撑爆上下文窗口。需要更多内容时,请缩小请求范围。
  • 错误: 调用失败时会作为 MCP 工具结果返回,设置 isError 并在文本中说明原因,而非作为协议错误返回,因此 Agent 可以读取错误信息并恢复处理。

诚实说明局限

  • 仅限公开数据。不包含任何登录后才能访问的内容,也不包含平台在评价中展示的公开作者姓名以外的个人数据。
  • 转录文本以平台发布的内容为准。自动生成的字幕会保留机器产生的错误,响应会告知你收到的是哪种类型。
  • Google Trends 的数值表示 Google 报告的相对兴趣度,不是搜索量。
  • 目前还没有足够的历史数据来如实说明正常运行时间,因此尚未公布相关数据。

本仓库包含的内容

这是完整的服务,而不只是清单。

api/mcp.js        the MCP protocol handler - tool listing and tool calls
api/rest.js       the plain REST surface, one handler behind vercel.json rewrites
lib/tools.js      tool definitions and the upstream calls behind them
lib/format.js     row shaping, truncation and the per-call output cap
public/           landing page, openapi.json, llms.txt, robots
vercel.json       the rewrites that map /mcp and /api/* onto the two handlers
server.json       the Model Context Protocol registry manifest

所有凭据都从环境中读取,详见 .env.example。上游令牌仅在服务器端使用,不会传到客户端。公共演示密钥在 lib/format.js 中受到速率限制和行数上限约束,因此开放端点不会产生高额费用。

许可证

MIT — 详见 LICENSE。该许可证适用于本仓库;托管服务是单独提供的服务,在 RapidAPI 上有自己的条款。

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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。