Tutorial

5 avril 2026

par Hunt Team

Téléchargez des vidéos depuis votre assistant IA avec le MCP Hunt API

Le Model Context Protocol (MCP) permet aux assistants IA — Claude Code, Cursor, Gemini CLI, OpenAI Developer Mode — d'appeler des services externes comme des outils. Le serveur MCP de Hunt API expose le téléchargement de vidéos et d'audio comme des outils natifs : votre agent IA fournit une URL, Hunt API télécharge le fichier sur sa propre infrastructure, et retourne un lien.

Pas de yt-dlp local. Pas de chemins FFmpeg. Pas de pic de bande passante. Le téléchargement se fait sur les serveurs de Hunt API, pas les vôtres.

Pourquoi télécharger à distance plutôt qu'en local ?

Utiliser yt-dlp sur sa propre machine fonctionne pour des téléchargements occasionnels. Ça se casse dès qu'on a besoin de scale, de fiabilité ou de traitement en arrière-plan.

1. Votre réseau reste disponible

Une vidéo YouTube en 4K pèse 2 à 4 Go. La télécharger en local monopolise votre connexion, ralentit tout le reste et bloque votre terminal jusqu'à la fin. Avec le MCP Hunt API, le téléchargement tourne sur une infrastructure distante. Votre connexion ne transfère que l'URL hébergée finale — quelques octets.

2. Téléchargements parallèles en arrière-plan

Les endpoints de Hunt API sont asynchrones. Chaque appel de téléchargement retourne immédiatement un job_id. Votre agent IA passe à la tâche suivante pendant que le téléchargement s'effectue en arrière-plan. Vous pouvez lancer dix téléchargements en quelques secondes et récupérer les résultats quand vous le souhaitez.

// Lancer un téléchargement
GET /v1/video/download?query=https://youtube.com/watch?v=...
→ { "job_id": "0193443f-fb80-9d19-29ba-82bc77c7cd84" }

// 30 secondes plus tard, récupérer le résultat
GET /v1/jobs/0193443f-fb80-9d19-29ba-82bc77c7cd84
→ { "status": "CompletedJob", "result": { "response": "https://s3.huntapi.com/videos/..." } }

3. Webhooks pour les pipelines fire-and-forget

Passez un webhook_url et Hunt API enverra le résultat en POST sur votre endpoint dès que le téléchargement est terminé — jusqu'à 3 tentatives avec 5 secondes d'intervalle. Votre agent n'a pas besoin de poller du tout. C'est le pattern pour les pipelines de production : déclenchez un batch, gérez les résultats à leur arrivée.

GET /v1/video/download?query=...&webhook_url=https://votre-serveur.com/hook

4. Aucune dépendance binaire

yt-dlp nécessite un runtime Python. FFmpeg nécessite des binaires compilés dans votre PATH. Les deux ont besoin de mises à jour à chaque fois que les plateformes changent leurs formats. Hunt API gère tout ça côté serveur. Pour votre agent, télécharger une vidéo se résume à une seule requête GET.

5. Restrictions géographiques et proxies, déjà gérés

L'infrastructure de Hunt API gère automatiquement les contenus géo-bloqués et les proxies rotatifs. Votre assistant IA n'a pas besoin de savoir où est hébergée la vidéo, dans quelle région elle est bloquée, ni comment contourner les limites de débit. Il passe juste une URL et reçoit un fichier.

6. Contrôle de la qualité et du format

L'API expose tous les paramètres nécessaires sans avoir à formater des flags yt-dlp complexes :

Qualité vidéo : best, 1080p, 720p, 480p, 360p
Format de sortie : mp4, webm, mkv
Type de téléchargement : audio_video, audio, video
Durée max : découpage automatique des longues vidéos
Qualité audio : best, 320kbps, 256kbps, 128kbps
Format audio : mp3, m4a, wav

Configuration du MCP Hunt API dans votre client IA

Claude Code

claude mcp add --transport http huntapi https://mcp.huntapi.com/ \
  --header "x-api-key: VOTRE_CLE_API"

Cursor

{
  "mcpServers": {
    "huntapi": {
      "url": "https://mcp.huntapi.com/",
      "headers": {
        "x-api-key": "VOTRE_CLE_API"
      }
    }
  }
}

Ne committez jamais votre clé API. Utilisez une variable d'environnement.

Cas d'usage concrets

Pipelines de recherche et transcription

Demandez à votre assistant de télécharger une conférence ou un podcast en audio. Une fois le job_id résolu, passez l'URL à un outil de transcription (Whisper, AssemblyAI) — le tout dans la même conversation, sans quitter l'IDE.

Vous :    Télécharge l'audio de cette conférence YouTube et transcris-la.
Claude :  Téléchargement audio via Hunt API... job_id reçu.
          [30s plus tard] Téléchargement terminé. Envoi à Whisper...
          Voici la transcription : ...

Veille concurrentielle en batch

Donnez à votre agent une liste d'URLs de vidéos concurrentes. Il lance tous les téléchargements en parallèle via le MCP, collecte les résultats, transcrit chacun, et retourne une synthèse comparative — pendant que vous faites autre chose.

Archivage sans serveur

Aucun bucket S3 à configurer, aucun daemon yt-dlp à maintenir. Votre agent télécharge la vidéo vers le stockage de Hunt API et retourne une URL hébergée que vous pouvez partager ou utiliser en aval.

Extraction automatique d'extraits

Utilisez le paramètre max_duration pour extraire seulement les N premières secondes d'une vidéo. Utile pour les aperçus, les pipelines de génération de miniatures, ou pour vérifier si une vidéo vaut la peine d'être traitée entièrement avant d'engager des crédits.

Comment le modèle asynchrone vous protège

Chaque appel de téléchargement coûte 1 crédit et n'est facturé qu'en cas de succès. Si la vidéo est privée, supprimée ou soumise à une restriction d'âge, vous n'êtes pas débité. L'erreur remonte sur le résultat du job avec un message clair.

{
  "status": "Error",
  "error": "Private video: the owner has restricted access."
}

Commencer

Créer un compte gratuit — sans carte bancaire.
Générer une clé API dans le dashboard sous API Keys.
Ajouter le serveur MCP à votre client IA (voir configuration ci-dessus).
Demander à votre assistant de télécharger une vidéo.

Documentation complète sur docs.huntapi.com/mcp.