人工知能を活用した分析機能を活用したYouTube動画を分析するための総合ツールキット。 このプロジェクトは、教育・研究の目的で、成績の抽出、知識グラフ生成、感情分析、トピックモデリング、ノート生成を提供します。

##特徴

YouTubeビデオ分析 - チャットインターフェイス

MCP を搭載した YouTube 動画解析ツールキットのインターフェイス YouTube動画からトランスクリプトを抽出して解析します。

##ナレッジグラフ生成

ビデオコンテンツからインタラクティブな知識グラフ。

高品質ノート生成

トランスクリプトからの自動マークダウンノート生成。

センティメント分析

感情的な故障による包括的な感情分析。

トピックモデリング

コンテンツ分類と構造解析。

MCP インテグレーション:シームレスなAIエージェントの統合のためのモデルコンテキストプロトコル

• 複数のAIプロバイダ間で標準化されたツールアクセス
• 分散解析機能のマルチサーバ対応
• リアルタイムエージェントのインタラクションのための非同期ストリーミング

アーキテクチャ

プロジェクトは2つの主要なコンポーネントで構成されます。

サーバー ([[T0])

• FastMCP Server:FastMCP 2で構築.

MCP-Powered YouTube Video Analysis Toolkit

A comprehensive toolkit for analyzing YouTube videos using AI-powered analysis capabilities. This project provides transcript extraction, knowledge graph generation, sentiment analysis, topic modeling, and note generation for educational and research purposes.

Features

YouTube Video Analysis - Chat Interface

Interface of MCP Powered YouTube Video Analysis Toolkit. Extract and analyze transcripts from YouTube videos.

Knowledge Graph Generation

Interactive knowledge graphs from video content.

High Quality Note Generation

Automated markdown note generation from transcripts.

Sentiment Analysis

Comprehensive sentiment analysis with emotional breakdowns.

Topic Modeling

Content classification and structure analysis.

MCP Integration: Model Context Protocol for seamless AI agent integration

• Standardized tool access across multiple AI providers
• Multi-server support for distributed analysis capabilities
• Asynchronous streaming for real-time agent interactions

Architecture

The project consists of two main components:

Server (/server)

• FastMCP Server: Built with FastMCP 2.0 framework for Model Context Protocol implementation
  • Automatic tool discovery and async support for high-performance operations
  • Pythonic decorators for simple function-to-tool conversion
  • Built-in authentication and proxying capabilities
  • Comprehensive protocol handling with minimal boilerplate code
• YouTube Tools: Video transcript extraction and search capabilities via MCP tools
• Analysis Tools: AI-powered prompts exposed as MCP resources for knowledge graphs, sentiment analysis, and topic modeling
• Data Storage: Persistent storage management for transcripts, notes, and analysis results

Client (/client)

• MCP Client Integration: Built with mcp-use library for seamless MCP server communication
  • Multi-server support enabling connection to multiple MCP servers simultaneously
  • Asynchronous streaming of agent outputs for real-time interactions
  • Dynamic server selection for optimized task execution
  • Configurable via JSON for flexible server management
• Streamlit Dashboard: Interactive web interface for visualization
• Multi-tab Interface: Separate views for different analysis types
• Real-time Chat: MCP-powered chatbot for video analysis using intelligent agents
• Data Visualization: Interactive charts and graphs for analysis results

Project Structure

youtube-video-analysis-kit/
├── README.md
├── data/                          # Shared data directory
│   ├── transcripts/              # YouTube video transcripts