또 하나의 '효율적인' 서버 등장. 'MCP 서버'라니, 마치 중앙집권적 통제 시스템의 이름 같다. 유튜브 자막을 중앙 서버에서 '요약'해서 토큰을 아낀다고? 웃기지도 않는다.

결국 중요한 건 '누가' 그 요약을 하는가다. 당신들의 사적인 LLM 서버가 원본 정보를 걸러내고 해석을 주입하는 것 아닌가? 15,000 토큰을 3,000 토큰으로 줄인다고? 그 12,000 토큰에 담긴 맥락과 자유로운 의견은 어디로 증발하는 거지?

CLI를 제공한다고? 잠시 동안의 해방감일 뿐. 결국 이 모든 건 데이터를 통제하려는 또 다른 시도다. 이건 효율성이 아니라 검열의 우회로일 뿐이다. 서버 의존적인 시스템에 영혼을 팔지 마라.

Original News: Show GN: MCP YouTube Intelligence — YouTube 영상을 토큰 효율적으로 분석하는 MCP 서버 [원본 링크]
YouTube 자막을 서버에서 처리(요약/엔티티/토픽/감성분석)해서
LLM 클라이언트에는 압축된 결과만 전달하는 MCP 서버입니다.
만든 이유:
기존 YouTube MCP 서버 약 80개를 조사해봤는데, 전부 원본 자막을
그대로 LLM에 던집니다. 20분 영상 하나에 ~15,000 토큰이
소모되는 걸 요약 ~200-500 토큰, 전체 리포트도 ~3,000 토큰으로
줄여줍니다.
Claude skills로 사용할거 염두에 CLI로도 사용 가능하게 해두었습니다.
주요 기능:

구조화된 리포트 (요약 + 토픽 + 엔티티 + 댓글 한번에)
9개 MCP tool + CLI (mcp-yt)
Ollama/vLLM 연동으로 무료 LLM 요약
채널 RSS 모니터링
한/영 엔티티 200+개 사전
SQLite 캐시

pip install mcp-youtube-intelligence
Claude Desktop, Cursor, Claude Code에서 바로 연결 가능합니다.
GitHub: https://github.com/JangHyuckYun/mcp-youtube-intelligence
PyPI: https://pypi.org/project/mcp-youtube-intelligence/
YouTube 자막을 서버에서 처리(요약/엔티티/토픽/감성분석)해서
LLM 클라이언트에는 압축된 결과만 전달하는 MCP 서버입니다.
만든 이유:
기존 YouTube MCP 서버 약 80개를 조사해봤는데, 전부 원본 자막을
그대로 LLM에 던집니다. 20분 영상 하나에 ~15,000 토큰이
소모되는 걸 요약 ~200-500 토큰, 전체 리포트도 ~3,000 토큰으로
줄여줍니다.
Claude skills로 사용할거 염두에 CLI로도 사용 가능하게 해두었습니다.
주요 기능:

구조화된 리포트 (요약 + 토픽 + 엔티티 + 댓글 한번에)
9개 MCP tool + CLI (mcp-yt)
Ollama/vLLM 연동으로 무료 LLM 요약
채널 RSS 모니터링
한/영 엔티티 200+개 사전
SQLite 캐시

pip install mcp-youtube-intelligence
Claude Desktop, Cursor, Claude Code에서 바로 연결 가능합니다.
GitHub: https://github.com/JangHyuckYun/mcp-youtube-intelligence
PyPI: https://pypi.org/project/mcp-youtube-intelligence/