MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server for Framedash game telemetry: query analytics, heatmaps, perf regressions, and alerts
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.
FRAMEDASH_API_KEY, FRAMEDASH_PROJECT_ID, FRAMEDASH_BASE_URLAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"framedash": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@framedash/mcp-server"
],
"env": {
"FRAMEDASH_API_KEY": "your-value",
"FRAMEDASH_PROJECT_ID": "your-value",
"FRAMEDASH_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add framedash --env FRAMEDASH_API_KEY=your-value --env FRAMEDASH_PROJECT_ID=your-value --env FRAMEDASH_BASE_URL=your-value -- npx -y @framedash/mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"framedash": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@framedash/mcp-server"
],
"env": {
"FRAMEDASH_API_KEY": "your-value",
"FRAMEDASH_PROJECT_ID": "your-value",
"FRAMEDASH_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}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": {
"framedash": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@framedash/mcp-server"
],
"env": {
"FRAMEDASH_API_KEY": "your-value",
"FRAMEDASH_PROJECT_ID": "your-value",
"FRAMEDASH_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}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.
FRAMEDASH_PROJECT_ID envFRAMEDASH_BASE_URL envDiese 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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto crane-valley bestätigt, dem das Repo gehört
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 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.
Das musst du eintragen: FRAMEDASH_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 (0.2.0) kam vor 3 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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.
MCP (Model Context Protocol) server for the Framedash game telemetry platform. Provides 12 read-only tools and 4 resources for querying analytics data from LLM-powered tools.
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "framedash": { "command": "npx", "args": ["@framedash/mcp-server"], "env": { "FRAMEDASH_API_KEY": "fd_xxx", "FRAMEDASH_PROJECT_ID": "your-project-uuid" } } } }
Add to your VS Code settings:
{
"claude.mcpServers": { "framedash": { "command": "npx", "args": ["@framedash/mcp-server"], "env": { "FRAMEDASH_API_KEY": "fd_xxx", "FRAMEDASH_PROJECT_ID": "your-project-uuid" } } } }
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
FRAMEDASH_API_KEY | Yes | API key with analytics:read for the aggregate tools; the raw query tool additionally requires data:admin |
FRAMEDASH_PROJECT_ID | No | Default project UUID for project-scoped tools |
FRAMEDASH_BASE_URL | No | API base URL (default: https://app.framedash.dev) |
If FRAMEDASH_PROJECT_ID is omitted, project-scoped tools still work but require an explicit project_id argument per call.
| Tool | Description |
|---|---|
query | Execute SQL analytics query (SELECT only, limit default 100) |
get_dashboard | Project KPI summary (DAU, MAU, sessions, events) |
get_retention | Cohort retention data |
get_funnel | Funnel analysis for event steps |
get_insights | Event insights with grouping |
get_heatmap | Heatmap grid data for a map |
list_projects | Show the project bound to the API key |
get_project_status | Project health overview |
list_maps | List maps in a project |
list_content | List content registry entries |
list_alerts | List alert rules |
get_alert_history | Alert trigger history |
| URI | Description |
|---|---|
framedash://projects | Project bound to the API key |
framedash://projects/{projectId}/maps | Map list with bounds |
framedash://projects/{projectId}/content | Content registry |
framedash://projects/{projectId}/status | Project health status |
The stateless hosted HTTP endpoint /api/mcp rejects request batches containing more than 100 messages with HTTP 400 and JSON-RPC error code -32600. This limit applies per POST request and is separate from the existing 1 MiB request-body limit. The independent stdio transport remains unaffected.
To accommodate this bound, update clients to split message batches into groups of at most 100 messages, or transmit messages as individual POST requests.
Run from the repository root:
pnpm install
pnpm --filter @framedash/mcp-server... build pnpm --filter @framedash/mcp-server test
With pnpm 9, the trailing ... selects the MCP package plus its workspace dependencies, including @framedash/api-client, before compiling from a clean checkout.
MIT