Skip the install. Get this working in under 2 minutes.
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.
Попробуй спросить
Примеры промптов для YouTube Data API
Кликни по промпту — он скопируется. Вставь в Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot или OpenClaw и запусти через этот коннектор.
Claude — это AI, он может ошибаться. Проверяйте ответы.
💡 Без установки? Используй cloud.anythingmcp.com напрямую. Войди, нажми Connectors → YouTube Data API, вставь учётные данные, создай MCP API key — готово. Без Docker, без
git clone, без локального сервера.
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.
Предварительные требования
Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:
YOUTUBE_API_KEY
Шаг 1 — Получи учётные данные
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)
Шаг 2 — Установи адаптер
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Шаг 3 — Добавь коннектор в Gemini
Gemini CLI читает MCP-серверы из ~/.gemini/settings.json (или %APPDATA%\gemini\settings.json в Windows). Добавь:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Получи MCP API key в AnythingMCP → Profile → MCP API Keys → New Key.
- Сохрани файл и перезапусти
gemini. - Запусти
/mcpв Gemini CLI —YouTube Data APIдолжен быть доступен. - Vertex AI Studio: передайте
https://cloud.anythingmcp.com/mcpв массивtoolsзапроса с тем же Bearer-заголовком.
Доступные инструменты
| 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
Поддерживают ли Gemini 1.5 Pro или 2.x MCP? Да — Gemini CLI ≥ 0.4 и Vertex AI tools API принимают MCP-коннекторы httpUrl с Bearer-заголовком.
Следующие шаги
Это руководство помогло?
