MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Transcript retrieval for YouTube, TikTok and Instagram: whole channels, playlists and searches.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://transcriptfetch.com/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http youtube-transcripts https://transcriptfetch.com/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"youtube-transcripts": {
"url": "https://transcriptfetch.com/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"youtube-transcripts": {
"type": "http",
"url": "https://transcriptfetch.com/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://transcriptfetch.com/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain transcriptfetch.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.2.3) kam vor 14 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
A Model Context Protocol server that gives any MCP client (Claude Desktop, Cursor, and others) access to the TranscriptFetch API: a production transcript API for YouTube, TikTok and Instagram, with AI transcription when captions are missing. Fetch transcripts, search videos, list channels and playlists, and check your credit balance.
tf_live_.TRANSCRIPTFETCH_API_KEY in the client configuration below.Every account gets 50 free credits a month. Failures are free: a fetch that returns no transcript is never charged.
Runs locally over stdio and calls the TranscriptFetch API with your key. Prefer a hosted, remote server? Point your client at https://transcriptfetch.com/mcp instead (OAuth or API key). The hosted server waits inline for short-form AI transcription, so no polling is needed there.
| Tool | What it does |
|---|---|
get_transcript | Transcript for a video: YouTube, TikTok, Instagram, or a direct media URL. When a video has no captions but has speech, the audio is transcribed automatically; ai_fallback: true goes straight to the audio. Optional markdown (timestamped, linked paragraphs), chunks (about 500 tokens each, for a vector store) and timestamps: false for text only |
search_videos | Search YouTube (default), TikTok or Instagram. On YouTube, filter by upload_date, duration and captions, and sort by views |
search_channels | Find YouTube channels (default) or playlists by keyword |
list_channel_videos | A YouTube channel's videos, Shorts or live streams (tab), sorted newest, popular or oldest, or searched with query; also a TikTok or Instagram profile |
list_channel_playlists | A YouTube channel's playlists, or its podcasts |
list_playlist_videos | A YouTube or TikTok playlist's videos |
get_credits | Remaining credit balance for the key. Never billed |
These are the same seven tools, with the same inputs, as the hosted server at https://transcriptfetch.com/mcp: npm run sync-tools regenerates them from its public card.
Pricing is per successful result: a caption fetch or a video list costs 1 credit, and AI transcription of the audio costs 1 credit per started 5 minutes of audio, charged only on delivery. Failed, blocked and empty results are never charged, which matters on short-form video where many clips have no speech at all.
No install needed. Run it on demand with npx:
TRANSCRIPTFETCH_API_KEY=tf_live_... npx -y transcriptfetch-mcp
Or install globally:
npm install -g transcriptfetch-mcp
Requires Node 18+.
git clone https://github.com/TranscriptFetch/mcp-server
cd mcp-server && npm install && npm run build
Then point your client at the built entrypoint with "command": "node" and "args": ["/absolute/path/to/mcp-server/dist/index.js"].
Add this to claude_desktop_config.json (Settings then Developer then Edit Config):
{
"mcpServers": { "transcriptfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "transcriptfetch-mcp"], "env": { "TRANSCRIPTFETCH_API_KEY": "tf_live_..." } } } }
Add the same block under mcpServers in your Cursor MCP settings.
Restart the client, and the five tools appear.
Once connected, ask your assistant naturally:
Get the transcript for https://youtu.be/aircAruvnKk and summarize the key points.
Search YouTube for "how transformers work" and list the top 5 videos.
List the latest videos from @lexfridman and pull the transcript of the newest one.
How many TranscriptFetch credits do I have left?
The assistant picks the matching tool and works from the returned transcript or video list.
| Env var | Required | Default |
|---|---|---|
TRANSCRIPTFETCH_API_KEY | yes | none |
TRANSCRIPTFETCH_BASE_URL | no | https://transcriptfetch.com |
The server speaks MCP over stdio, so there is no port to expose. -i is required: without an attached stdin the transport closes immediately and the container looks like it crashed.
docker build -t transcriptfetch-mcp .
docker run --rm -i -e TRANSCRIPTFETCH_API_KEY=tf_live_... transcriptfetch-mcp
MIT