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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the YouTube Data API in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.
Summary
Read YouTube data — videos, channels, playlists, search, comments — and (with OAuth) manage your own uploads. 9 tools, API key + optional OAuth Bearer.
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Beispiel-Prompts für YouTube Data API
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Konnektor laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → YouTube Data API klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
YouTube Data API + Gemini
Read YouTube data — videos, channels, playlists, search, comments — and (with OAuth) manage your own uploads. 9 tools, API key + optional OAuth Bearer.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
YOUTUBE_API_KEY
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
google.com/youtube/v3).
Setup:
- Create / pick a Google Cloud project at https://console.cloud.google.com.
- APIs & Services → Library → enable YouTube Data API v3.
- Credentials → Create credentials → API key. (For write operations, also do OAuth2 client + get a Bearer token with
youtube.upload/youtubescopes — out of scope here.) - Set
YOUTUBE_API_KEYto the API key.
Authentication: query-string ?key=.... Read operations don't need OAuth.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen
Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (oder %APPDATA%\gemini\settings.json unter Windows). Hinzufügen:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → Profil → MCP API Keys → Neuer Key.
- Speichern und
geminineu starten. /mcpin Gemini CLI ausführen —YouTube Data APIsollte als verfügbar gelistet sein.- Vertex AI Studio:
https://cloud.anythingmcp.com/mcpimtools-Array der Anfrage mit demselben Bearer-Header übergeben.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
youtube_search | Search videos / channels / playlists |
youtube_get_videos | Fetch video details by ID(s) |
youtube_get_videos_chart | Get videos from a chart (currently only 'mostPopular') |
youtube_get_channels | Fetch channel details by ID, handle (@username), forUsername (legacy), or 'mine' (requires OAuth) |
youtube_list_playlists | List playlists, filtered by channelId or 'mine' (OAuth) |
youtube_list_playlist_items | List items in a playlist (videos in playlist) |
youtube_list_video_comments | List top-level comments on a video |
youtube_list_categories | List video categories for a region |
youtube_get_captions | List caption tracks available for a video |
FAQ
Unterstützen Gemini 1.5 Pro oder 2.x MCP? Ja — Gemini CLI ≥ 0.4 und die Vertex AI Tools API akzeptieren MCP httpUrl-Connectors mit Bearer-Header.
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