Video URL Analyzer

视频分析器 MCP 服务

借助 AI 分析任意视频 — YouTube、TikTok 和 Instagram
由 Google Gemini 3.5 Flash、FastMCP 和 yt-dlp 提供支持

功能 · 架构 · 快速开始 · 集成 · 安全 · 阿拉伯语

功能

v1.5.4 提供 18 个 MCP 工具：

支持的平台

照片 / 幻灯片帖子

YouTube 视频直接通过 Gemini 原生视频理解功能进行分析——无需下载，无需上传，速度最快。 对于 YouTube 证据素材，source.mp4 并非总是必需：已保存的上下文会保留原始 URL，因此帧 / 剪辑工具稍后可以使用本地流快速路径。

架构

运行模式

这些是行为模式，而非工具名称：

快速开始

打包后的运行时位于 src/video_url_analyzer_mcp/server.py；控制台入口点为 video_url_analyzer_mcp:main。选择适合你工作流的安装方式。

选项 A — Windows 一行安装程序（推荐新用户使用）

irm https://raw.githubusercontent.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp/main/install.ps1 | iex

安装程序遵循当前 MCP 客户端模式：通过 uvx 从 PyPI 安装 / 运行；如果已设置 GEMINI_API_KEY 环境变量，则使用该变量，否则仅通过隐藏提示输入密钥；并允许用户选择注册服务的位置：

• Claude Code
• Claude Desktop
• Codex CLI
• Cursor
• Windsurf
• VS Code / GitHub Copilot
• Google Antigravity
• Cline

请勿将 API 密钥附加到 PowerShell 命令中。如果跳过输入密钥，安装程序仍会注册服务，你可以稍后设置 GEMINI_API_KEY。如果 GEMINI_API_KEY 已在用户环境变量中设置，安装程序会直接使用该变量，并仅打印类似 AIza...abcd 的掩码形式。

选项 B — uvx（无需安装）

uvx video-url-analyzer-mcp

只要 uv 位于 PATH 中，即可在 Windows / macOS / Linux 上运行。

选项 C — 从代码库检出版本启动 Windows 向导

git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1

该向导会：

• 验证 Python 3.10+ 和（可选的）uv。
• 将软件包安装为可编辑检出版本，或通过 uv tool install 安装。
• 让你将 GEMINI_API_KEY 保存为用户环境变量，或保存到被 Git 忽略的 .env.keys.local 文件中。日志中的密钥会被遮蔽（AIza...abcd），不会完整打印。
• 让你通过 VIDEO_ANALYZER_MODEL 选择默认模型。
• 运行离线导入冒烟测试。
• 转交给 scripts/configure_mcp_clients.ps1 进行客户端设置。

选项 D — 手动安装（任意操作系统）

git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp
pip install -e .
python -m video_url_analyzer_mcp

在 Google AI Studio 获取免费密钥，然后在 Shell 环境中设置一次（Windows 上运行 setx GEMINI_API_KEY ...，macOS/Linux 上则设置在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 中）。仅用于本地开发时，也可以将密钥放在代码库旁边、被 Git 忽略的 .env.keys.local 文件中。

Windows 启动器

start.bat 会加载 .env.keys.local（如果存在），设置安全的默认值（VIDEO_ANALYZER_MODE=auto），然后运行 python -m video_url_analyzer_mcp。对于偏好使用单个可执行文件的 MCP 客户端，可将其用作 command 值。

集成

运行 scripts/configure_mcp_clients.ps1 打开交互式菜单，或从 docs/mcp-config-examples.md 复制以下代码片段。该向导会备份现有客户端配置、验证 JSON/TOML，并且绝不会覆盖无关的 MCP 服务。

客户端配置使用 video-analyzer 作为本地 MCP 服务的条目名称。已发布的软件包仍为 video-url-analyzer-mcp，注册表名称仍为 io.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp。

Claude Desktop（%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）

{
  "mcpServers": {
    "video-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["video-url-analyzer-mcp"]
    }
  }
}

该向导优先将 API 密钥保留在操作系统环境变量中。如果必须将其嵌入配置，请添加 "env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE" }。

Claude Code（CLI）

claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- uvx video-url-analyzer-mcp

或者，在代码库中运行 pip install -e . 后：

claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- python -m video_url_analyzer_mcp

Codex CLI（~/.codex/config.toml）

[mcp_servers.video-analyzer]
command = "uvx"
args = ["video-url-analyzer-mcp"]

VS Code / GitHub Copilot MCP

工作区注册会写入 .vscode/mcp.json：

{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "video-url-analyzer-gemini-api-key",
      "description": "Gemini API key for video-url-analyzer-mcp",
      "password": true
    }
  ],
  "servers": {
    "video-analyzer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["video-url-analyzer-mcp"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "${input:video-url-analyzer-gemini-api-key}"
      }
    }
  }
}

对于所有客户端，编辑配置后都要重启应用，以便加载新的 MCP 服务。完整代码片段（包括 Cursor、Windsurf、Antigravity（%USERPROFILE%\.gemini\antigravity\mcp_config.json）和 Cline）请参阅 docs/mcp-config-examples.md。

使用示例

# Full video analysis with Gemini 3.5 Flash
analyze_video("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

# Custom analysis prompt
analyze_video("https://www.tiktok.com/@user/video/123",
              prompt="List every product shown and estimate prices")

# Multilingual transcript extraction
get_transcript("https://www.instagram.com/reel/ABC123/", lang="ar")

# Ask specific questions about video content
ask_about_video("https://youtu.be/abc",
                question="What programming language is used in the tutorial?")

# Analyze once, then ask locally from the saved context
prepare_video_context("https://youtu.be/abc", detail="standard")
ask_video_context("https://youtu.be/abc",
                  question="What happens near the end?")

# Extract visual evidence without embedding binary data in the tool output
get_video_frame("https://youtu.be/abc", timestamp="00:30")
get_video_clip("https://youtu.be/abc", start="00:20", end="00:28")

# Watch & build — extract tutorial steps
watch_and_analyze("https://www.youtube.com/watch?v=tutorial123")

安全

此服务已针对全面的威胁模型审计进行了安全加固：

环境变量

默认快速模型：gemini-3.5-flash。默认深度模型 （在 detail="full" 时使用）：gemini-3.1-pro-preview。设置 VIDEO_ANALYZER_MODEL 可同时覆盖两者。模型可用性可能因 Google 账号、地区和 API 层级而异——如果你的 密钥尚未启用最新 ID，请改用 gemini-flash-latest。 | VIDEO_ANALYZER_MODE | 行为预设（auto／api／client／local）；由 start.bat 读取 | auto |

故障排除

技术栈

许可证

MIT

git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1

GEMINI_API_KEY=مفتاحك_هنا