yt-mem-ai — MCP-сервер для Claude Code: память по YouTube
Локальная память по YouTube: транскрипты, поиск по ним, саммари и подборки моментов с таймкодами. Всё считается на вашей машине.
claude mcp add yt-mem-ai -- uvx yt-mem-aiЧто делает yt-mem-ai
Сервер даёт ассистенту доступ к вашим видео: он забирает субтитры YouTube, а если их нет — распознаёт речь офлайн через Whisper. Каждый транскрипт остаётся на диске и попадает в индекс, поэтому по библиотеке можно искать сколько угодно раз. Спросите «что в этом видео говорили про X» — получите ответ со ссылкой на момент.
Дальше ассистент сам пишет: саммари, хайлайты, ответы на вопросы, слайды. Язык берётся из самого видео, модель — та, что у вас уже подключена. Отдельно есть подписки: новые загрузки собираются в один дайджест за день. Понравившиеся видео можно отмечать, и рекомендации строятся по вашей же библиотеке.
Ставить можно двумя способами. Интерактивный мастер сам подскажет, что выбрать, и подключит нужные приложения. Либо одна запись в конфиге MCP: uvx скачает пакет при первом запуске хоста и оставит его в кэше. Первый старт идёт дольше обычного — хост может решить, что сервер не поднялся. Если так, запустите uvx --from 'yt-mem-ai[mcp]' yt-ai-mcp --help вручную и откройте приложение снова. GUI-приложения часто не видят ~/.local/bin в PATH, тогда помогает абсолютный путь.
Какие задачи решает
- получить транскрипт видео, у которого нет субтитров
- найти момент, где в ролике обсуждали нужную тему
- собрать дайджест по новым видео из подписок
- сделать слайды или PDF по содержанию ролика
- искать по своей коллекции просмотренного без облака
Примеры запросов агенту
- Сделай саммари по этому видео:
https://youtu.be/… - Найди в моей библиотеке, где объясняли про индексацию транскриптов
- Собери дайджест по новым видео из моих подписок
Как установить yt-mem-ai
Командой платформы
claude mcp add yt-mem-ai -- uvx yt-mem-aiuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from yt-mem-ai <команда>
Командой платформы
codex mcp add yt-mem-ai -- uvx yt-mem-aiuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from yt-mem-ai <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"yt-mem-ai": {
"command": "uvx",
"args": [
"yt-mem-ai"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from yt-mem-ai <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"yt-mem-ai": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"yt-mem-ai"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from yt-mem-ai <команда>
Командой платформы
gemini mcp add yt-mem-ai uvx yt-mem-aiuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from yt-mem-ai <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о yt-mem-ai
Как установить yt-mem-ai в Claude Code?
Выполните claude mcp add yt-mem-ai -- uvx yt-mem-ai, затем перезапустите приложение. Пакет подтянется сам при первом запуске сервера.
Что делает yt-mem-ai?
Транскрибирует видео с YouTube, хранит и индексирует транскрипты локально, а потом отвечает на вопросы по ним с таймкодами. Саммари, хайлайты и слайды пишет подключённая модель.
Нужен ли ключ API или облачный сервис?
Нет, всё работает на вашей машине. Субтитры берутся с YouTube, а при их отсутствии речь распознаёт Whisper офлайн.
