<p align="center"> <h1 align="center">lecture-assistant-mcp</h1> <p align="center"> <strong>YouTube 자막 + Wikipedia + arXiv. API 키 0개. 바로 사용.</strong> </p> </p>

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YouTube 자막 추출 + Wikipedia 개념 설명 + arXiv 논문 검색을 하나의 학습 파이프라인으로 결합한 MCP 서버입니다. API 키가 전혀 필요 없습니다. 유튜브 강의 URL 하나만 주면 자막 정리, 핵심 개념 위키 설명, 관련 논문까지 종합 학습 노트를 생성합니다.

왜 만들었나

유튜브 강의를 볼 때 매번 반복하는 작업이 있습니다:

영상 자막 확인하며 내용 정리
모르는 개념 위키피디아에서 검색
더 깊이 공부하고 싶을 때 논문 찾기
영어 개념을 한국어로 확인

탭 3개, 사이트 3개, 반복되는 복붙. lecture-assistant-mcp는 이 모든 걸 한 번의 도구 호출로 끝냅니다. 설치하면 바로 사용 가능 — API 키 설정이 전혀 없습니다.

데모: `study_video` 실행 결과

나: "이 강의 영상 학습 노트 만들어줘" (URL 첨부)

Claude가 study_video(url="https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk")을 호출하면:

# Lecture Study Note

Generated: 2026-03-21 15:30

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## 1. Video Info

  Title: But what is a neural network? | Chapter 1, Deep learning
  Channel: 3Blue1Brown
  URL: https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk

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## 2. Transcript Summary

  Language: en (auto-generated)
  Total segments: 245

  [00:00] What is a neural network? Let's start with handwritten digit
  recognition. You have the digits 0 through 9, and the goal is to build
  a system that can learn to classify them...

  [05:00] Each neuron holds a number called its activation. The network
  has layers - an input layer, hidden layers, and an output layer...

  [10:00] The weights determine how one layer influences the next.
  Each connection has a weight, and each neuron has a bias...

  [15:00] The sigmoid function squishes values into a range between
  0 and 1, giving us a smooth activation function...

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## 3. Key Concepts (Wikipedia)

  1. **Neural network**
     A neural network is a group of interconnected units called neurons
     that send signals to each other...
     Link: https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network

  2. **Deep learning**
     Deep learning is a subset of machine learning that uses neural
     networks with many layers...
     Link: https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning

  3. **Backpropagation**
     In machine learning, backpropagation is a gradient estimation
     method used to train neural networks...
     Link: https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation

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## 4. Related Papers (arXiv)

  1. **Deep Learning**
     Yann LeCun, Yoshua Bengio et al. (2015-05-27)
     PDF: http://arxiv.org/pdf/1521.00561v1

  2. **A Survey of Deep Learning Techniques**
     Pouyanfar et al. (2019-01-15)
     PDF: http://arxiv.org/pdf/1901.05639v1

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*Study note generated by lecture-assistant-mcp*

유튜브 URL 하나로 자막, 개념 설명, 관련 논문까지 전부 완료.

핵심 특징

API 키 0개 — 설치하면 바로 사용. 키 발급, .env 설정 전혀 없음
YouTube 자막 추출 — 수동 자막 + 자동 생성 자막 모두 지원
Wikipedia 개념 연결 — 강의 내용에서 핵심 개념 자동 검색 + 요약
arXiv 논문 연결 — 관련 학술 논문 자동 검색
다국어 지원 — 한국어/영어 자막, 한국어/영어 위키피디아

기능 목록

| 도구 | 설명 | |------|------| | study_video | 핵심 기능. YouTube URL → 자막 + 개념 + 논문을 종합 학습 노트로 생성 | | get_transcript | YouTube 영상 자막 추출 (언어 선택 가능) | | search_wikipedia | Wikipedia 문서 검색 (한국어/영어 등) | | get_wiki_summary | 특정 Wikipedia 문서의 요약 가져오기 | | search_lectures | arXiv에서 관련 학술 논문 검색 | | translate_text | Wikipedia 다국어 연결로 용어 번역 (영어 ↔ 한국어) | | api_status | API 상태 확인 |

설치 방법

자동 설치 (권장)

git clone https://github.com/wjddusrb03/lecture-assistant-mcp.git
cd lecture-assistant-mcp
pip install -r requirements.txt
python setup_wizard.py

설치 마법사가 자동으로:

Claude Desktop 설정 파일을 찾고
MCP 서버를 등록하고
기존 설정을 백업합니다

API 키 설정 단계가 없습니다. 설치 후 Claude Desktop을 재시작하면 바로 사용할 수 있습니다.

수동 설치

1. 의존성 설치

git clone https://github.com/wjddusrb03/lecture-assistant-mcp.git
cd lecture-assistant-mcp
pip install -r requirements.txt

2. Claude Desktop 설정에 추가

Claude Desktop 설정 파일을 엽니다:

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/claude/claude_desktop_config.json

mcpServers 항목에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "lecture-assistant": {
      "command": "python",
      "args": ["/전체/경로/lecture-assistant-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Claude Desktop을 재시작합니다.

API 구성

| API | 키 필요 | 제공 기능 | |-----|---------|-----------| | YouTube Transcript | 불필요 | 영상 자막 추출 (수동 + 자동생성) | | Wikipedia | 불필요 | 개념 검색, 요약, 다국어 연결 | | arXiv | 불필요 | 관련 학술 논문 검색 |

모든 API가 무료이며 키 발급이 필요 없습니다.

도구 상세 레퍼런스

`study_video`

핵심 도구입니다. YouTube URL 하나로 종합 학습 노트를 생성합니다.

| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 | |---------|------|--------|------| | url | string | (필수) | YouTube 영상 URL 또는 영상 ID | | language | string | "" | 자막 언어 코드 (비어있으면 자동 감지) |

`get_transcript`

| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 | |---------|------|--------|------| | url | string | (필수) | YouTube 영상 URL 또는 영상 ID | | language | string | "" | 자막 언어 코드 (비어있으면 ko, en 순서로 시도) |

`search_wikipedia`

| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 | |---------|------|--------|------| | query | string | (필수) | 검색 키워드 | | lang | string | "en" | 언어 코드 (en, ko, ja 등) | | count | int | 5 | 결과 수 |

`get_wiki_summary`

| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 | |---------|------|--------|------| | title | string | (필수) | Wikipedia 문서 제목 (예: Neural network) | | lang | string | "en" | 언어 코드 |

`search_lectures`

| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 | |---------|------|--------|------| | query | string | (필수) | 검색 키워드 | | count | int | 5 | 결과 수 |

`translate_text`

| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 | |---------|------|--------|------| | term | string | (필수) | 번역할 용어/문서 제목 (예: Machine learning) | | from_lang | string | "en" | 원본 언어 코드 | | to_lang | string | "ko" | 대상 언어 코드 |

사용 예시

설치 후 Claude에게 자연스럽게 말하면 됩니다:

종합 학습 노트: > "이 유튜브 강의 학습 노트 만들어줘" (URL 첨부)

자막 추출: > "이 영상 자막 뽑아줘"

개념 검색: > "backpropagation 위키피디아에서 찾아줘"

개념 요약: > "neural network 개념 설명해줘"

논문 검색: > "attention mechanism 관련 논문 찾아줘"

용어 번역: > "machine learning 한국어로 뭐야?"

요구사항

Python 3.10+
Claude Desktop (MCP 지원)
API 키: 필요 없음

의존성 패키지

| 패키지 | 버전 | 용도 | |--------|------|------| | mcp | >= 1.0.0 | MCP SDK (FastMCP 서버 프레임워크) | | httpx | >= 0.27.0 | API 호출용 HTTP 클라이언트 | | youtube-transcript-api | >= 1.0.0 | YouTube 자막 추출 |

프로젝트 구조

lecture-assistant-mcp/
    server.py           # 7개 도구가 정의된 MCP 서버
    setup_wizard.py     # 대화형 설치 스크립트
    core/
        youtube.py      # YouTube 자막 추출 모듈
        wikipedia.py    # Wikipedia API 클라이언트
        arxiv.py        # arXiv API 클라이언트
    requirements.txt    # Python 의존성
    pyproject.toml      # 패키지 메타데이터
    LICENSE             # MIT 라이선스

문제 보고 & 피드백

버그를 발견하셨거나 아이디어가 있으신가요? 이슈를 남겨주세요:

GitHub Issues

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운영체제 (Windows / macOS / Linux)
Python 버전 (python --version)
에러 메시지 또는 예상과 다른 동작
재현 방법 (가능하면 YouTube URL 포함)

PR(Pull Request)도 환영합니다!

라이선스

MIT License. 자세한 내용은 LICENSE를 참고하세요.

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강의 볼 때마다 탭 3개 열지 말고, URL 하나만 주세요. API 키 없이 바로 써보세요.

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