🧠 Lang2Creator: MCP 기반 유튜브 트렌드 AI Agent

Lang2Creator는 FastAPI 기반 MCP Server와 Flask 기반 유튜브 트렌드 Agent로 구성된 멀티채널 처리 플랫폼입니다.
추가로 Streamlit 기반 UI 또는 외부 클라이언트를 붙여 사용할 수 있습니다.

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📁 구성

폴더	설명
mcp_server/	사용자 발화 수신 → OpenAI → 라우팅 (FastAPI)
youtube_agent/	유튜브 썸네일/조회수 분석 기능 제공 (Flask)

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🚀 실행 방법

1️⃣ MCP Server 실행 (FastAPI)

cd mcp_server
cp .env.example .env  # OPENAI_API_KEY 입력
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload

→ 서버는 http://localhost:8000/ask 에서 사용자 발화를 수신합니다.

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2️⃣ YouTube Agent 실행 (Flask)

cd youtube_agent
cp .env.example .env  # YOUTUBE_API_KEY 입력
pip install -r requirements.txt
python agent.py

→ 서버는 http://localhost:5001/youtube 에서 요청을 수신합니다.

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🧪 테스트 예시

curl -X POST http://localhost:8000/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"user": "jinsoo", "text": "Creator_001의 썸네일 보여줘"}'

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🖥️ Streamlit 연동하기 (선택)

Streamlit UI는 별도로 개발하여 MCP Server 또는 YouTube Agent를 호출하는 클라이언트 역할을 할 수 있습니다.

예시:

streamlit run streamlit_ui.py

또는 기존 프로젝트를 streamlit화 하려면 agent.py 기능을 그대로 옮겨 UI로 표현하면 됩니다.

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📌 환경 파일 예시

.env (in mcp_server/)

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

.env (in youtube_agent/)

YOUTUBE_API_KEY=AIzaSyxxxxx

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✨ 향후 확장

• Redis 기반 세션 관리
• LangChain 기반 멀티 Agent Router
• Streamlit Cloud / Render.com 배포
• Discord / Voice 채널 통합

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