YouTube 검색, 요약, 채널 분석 기능을 갖춘 유튜브 에이전트를 MCP로 구현한 예제입니다.
- AI가 외부 데이터의 도구(Tools)에 효과적으로 연결할 수 있는 표준화된 방식
- 특히 다양한 도구의 표준화된 연결로 많이 활용되고 있음
- MCP Server: 사용할 수 있는 도구(tool)를 정의하고 제공하는 역할
- MCP Client: 정의된 도구를 불러와 사용 (Claude Desktop, Cursor, OpenAI Agents SDK)
- 이번 예제에서는 유튜브 컨텐츠 분석을 위한 MCP Server를 만들어보고, OpenAI Agents SDK 기반의 MCP Client와도 연결해볼 예정입니다.
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git clone https://github.com/dabidstudio/python-mcp-agent.git cd python-mcp-agent -
.env.example를 복사한 후 API 키를 입력하고 .env로 저장
OPENAI_API_KEY=api키_입력 YOUTUBE_API_KEY=api_키_입력
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python -m venv venv venv\Scripts\activate # Mac은 source venv/bin/activate
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패키지 설치
pip install mcp openai-agents streamlit youtube-transcript-api python-dotenv requests
Claude, Cursor와 같은 MCP 클라이언트 애플리케이션에서 로컬 MCP 서버를 연동하려면,
서버 실행에 필요한 Python 실행 파일 경로와 MCP 서버 스크립트 경로를 JSON 설정에 입력해야 합니다.
- 내 경로에 알맞게 mcp.json을 수정해둡니다.
(예: 프로젝트 폴더가 C:\projects\dabidstudio_videos\python_mcp_agent인 경우)
주의: Windows에서는 JSON 문법상
\대신\\(역슬래시 두 번)을 사용해야 합니다.
{
"mcpServers": {
"mcp-test": {
"command": "C:\\projects\\dabidstudio_videos\\python_mcp_agent\\venv\\Scripts\\python.exe",
"args": [
"C:\\projects\\dabidstudio_videos\\python_mcp_agent\\2_mcp_server.py"
]
}
}
}(예: 프로젝트 폴더가 /Users/yourname/projects/python_mcp_agent인 경우)
{
"mcpServers": {
"mcp-test": {
"command": "/Users/yourname/projects/python_mcp_agent/venv/bin/python",
"args": [
"/Users/yourname/projects/python_mcp_agent/2_mcp_server.py"
]
}
}
}python-mcp-agent/
├── 1_mcp_server_functions.ipynb # MCP 서버 함수 예제 노트북
├── 2_mcp_server.py # MCP 서버 구현 예제
├── 3_openai_agents_basics.py # OpenAI Agent 기본 예제
├── 4_mcp_client.py # Streamlit MCP Client 예제
├── .env.example # 환경변수 예제 파일
└── mcp.json # MCP 서버 설정 파일