智能化字幕分析与总结实施指南
ytt-mcp通过MCP协议与AI工具的深度整合提供智能化处理：
- 结构化总结模板：内置### Key Takeaways和### Theme Wise Breakdown格式，可自动生成带编号的关键点列表
- Customized Cues：支持用户定义总结维度，例如要求突出技术术语或重要时间点
- AI工具对接：配置Cursor/Claude等工具时，直接将MCP服务器URL设为http://localhost:3000
- Contextual reservations：处理长视频时可设置chunk_size参数分批次分析后汇总
典型应用场景：1) 教育视频可提取”重要公式”；2) 商业演讲可标记”市场数据”；3) 技术分享会突出”代码示例”。处理1小时视频平均耗时2-3分钟，准确率达85%以上(取决于字幕质量)。
This answer comes from the articleytt-mcp: server tool to get and process subtitles for YouTube videosThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现视频字幕数据的智能化分析与总结？
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