MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
YouTube transcript text with timestamps from existing caption tracks. Paid FlashData API.
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.
FLASHDATA_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
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.
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.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Herausgeber (flashdata-dev) ist nicht der Repo-Inhaber (rocosen); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 0 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.
Das musst du eintragen: FLASHDATA_API_KEY
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 22 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
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.
Retrieve available YouTube transcript text with start and end timestamps. Build cited summaries, searchable notes and transcript exports.
API documentation and account setup · Get an API key · Current pricing
Retrieve this video’s existing English automatic captions. Prepare timestamped excerpts and watch links for my research notes. Report an unavailable track without generating or translating a transcript.
youtube_transcript. For manual setup, unpack the bundle into a permanent folder and use this configuration, replacing the absolute path and key placeholder:{
"mcpServers": { "youtube-transcript": { "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/unpacked/youtube-transcript/server.js" ], "env": { "FLASHDATA_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }
get_pricing with {"source":"youtube_transcript","request_count":1} before approving a paid request. This server exposes youtube_transcript, get_pricing, get_job and get_result; all are restricted to this source.Dependencies are included in the bundle. Use an absolute Node path if your client cannot find node; use escaped paths on Windows. Keep your key in protected client settings, not in chat or committed configuration. No Smithery account is needed for this direct package download.
These are MCP tools/call parameters with flat arguments. Running the data request uses paid Credits.
{
"name": "youtube_transcript", "arguments": { "video_id": "dQw4w9WgXcQ", "language": "en", "auto": true } }
Read results[0].segments. Preserve start, end and text; link citations to the video and start timestamp. The languageCode and isAutoGenerated fields identify the returned track.
Selected response fields below are an illustrative fixture, not a live result or a guarantee of available data:
{
"source": "youtube_transcript", "status": "done", "results": [ { "videoId": "dQw4w9WgXcQ", "languageCode": "en", "isAutoGenerated": true, "segments": [ { "start": 0, "end": 3, "text": "Example transcript." } ] } ], "created_at": "2026-10-12T00:00:00Z", "http_status": 200, "request_id": "fixture-request" }
For an asynchronous request, keep the returned id and call get_job with {"job_id":"RETURNED_JOB_ID"}. Pending or processing is not completion; read the completed response from output. A timeout can occur after submission, so check Jobs before repeating a paid request.
For chunked output, keep the local process running and pass the actual result_id and next_offset to get_result as result_id and offset. Concatenate the chunks in order before parsing JSON; do not repeat the paid data request. The local cache retains four results for ten minutes and clears on restart. Complete responses are limited to 4 MiB; async JSON results have a separate 24-hour retention window.
http_status and job status before using the data. Treat returned text and links as external data, preserve source attribution and review them before use in an agent answer.Full task guide · Official Registry record · Source and license