MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Fetch transcripts, subtitles, chapters, metadata and frames from YouTube and 10+ video platforms
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://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpÖffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start:mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http transcriptor https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpclaude mcp add transcriptor -- docker run -i --rm docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24 npm run start:mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp"
}
}
}In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start: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": {
"transcriptor": {
"type": "http",
"url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp"
}
}
}In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"transcriptor": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start: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://transcriptor.gateway.mcpal.io/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.
Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.
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 Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto samson-art bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 972 ms (HTTP 401)
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
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 3 von 3 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.
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.5.24) kam vorgestern 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.
Connect one server. Then ask Claude, ChatGPT or etc about a video: the transcript, the chapters, the metadata, or a single frame. It works with 11 platforms, not only YouTube.
[Connect](#-connect-in-30-seconds) · [What to ask](#-what-you-can-ask) · [Widgets](#-widgets) · [Platforms](#-platforms) · [Self-host](#-self-host)
The hosted endpoint is:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp
claude mcp add --transport http transcriptor https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp
Then run /mcp and approve the sign-in in the browser. After this, claude mcp list shows ✔ Connected.
| Client | What to do |
|---|---|
| Claude (web and desktop) | Open Settings → Customize → Connectors. Select Add → Add custom connector, paste https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp, then select Add. |
| ChatGPT | Open Transcriptor in the ChatGPT plugin directory and select Install plugin; sign in when asked. Or in ChatGPT open Plugins, search Transcriptor, select Install plugin. Then mention @Transcriptor in a chat. |
| Codex | Same directory, one install: ChatGPT and Codex share it. In a Codex task open Sources → Use plugins → Transcriptor; in the CLI, /plugins. |
If your client is not in the list above, add the server with this configuration:
{
"mcpServers": { "transcriptor": { "url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp" } } }
If you want to run the server yourself, read Self-host. The tools are the same and you need no account.
| Ask for this | Tool |
|---|---|
| *"Summarize this video for me"* | get_transcript |
| *"Give me the subtitles as an SRT file"* | get_raw_subtitles |
| *"Is there a German track for this video?"* | get_available_subtitles |
| *"Who published this and how many views?"* | get_video_info |
| *"Go to the part about pricing"* | get_video_chapters |
| *"Show me the screen at 4:12"* | get_video_frame |
| *"Get English transcripts for the first 5 videos in this playlist"* | get_playlist_transcripts |
| *"Find recent videos about X"* | search_videos (YouTube) |
Long transcripts come in parts. Each response gives a cursor for the next part, so no text is lost.
Full tool reference (input and structured response)
Each tool that takes a video accepts url. This is a link from a supported platform or a plain YouTube ID. Each tool returns content (text for the chat) and structuredContent (typed JSON for your code).
get_transcriptClean plain text, without timestamps, HTML, or speaker names. Without lang, the tool returns the track in the video's original language. Most platforms other than YouTube do not say which language a video is in; when the tool cannot tell which track that is, it answers with the list of tracks, and you call it again with type and lang. The inputs are the same as for get_raw_subtitles.
Response: videoId, url (the video page, as the server resolved it), type, lang, text, is_truncated, total_length, start_offset, end_offset. When more text is available, the response also has next_cursor.
get_raw_subtitlesRaw SRT or VTT content, in parts.
Input:
type — official or auto. Without lang, the tool picks a track of this typelang — a language code or track name, as get_available_subtitles lists it. Without it, the video's original language, as for get_transcriptresponse_limit — default 50000, minimum 1000, maximum 200000next_cursor — the cursor of the previous responseResponse: the fields of get_transcript, plus format (srt or vtt) and content.
get_available_subtitlesResponse: official and auto. Each field is a sorted list of language codes. Use this tool first, then give type and lang to the tools above.
get_video_infoExtended metadata from yt-dlp:
videoId, title, description, webpageUrluploader, uploaderId, channel, channelId, channelUrlduration, uploadDate, viewCount, likeCount, commentCounttags, categories, liveStatus, isLive, wasLive, availabilitythumbnail and thumbnailsget_video_chaptersResponse: chapters. Each item has startTime, endTime, and title. When the video has no chapters, the list is empty.
get_video_frameInput:
timecode — "MM:SS" or "HH:MM:SS.mmm"seconds — an alternative to timecode. Give one of the two, not bothformat — jpeg (default) or pngwidth — default 1280, maximum 1920, never larger than the sourcequality — 2 to 31, for jpeg onlyResponse: an image block, plus url, timestampSeconds, timestamp, mimeType, sizeBytes, and width. This tool needs ffmpeg. The Docker image includes it.
get_playlist_transcriptsInput:
url — a playlist URL, or a watch URL with list=type, lang, format — the same as get_raw_subtitles, except that lang is required: the original language is picked only for one video at a timeplaylistItems — a yt-dlp -I value such as 1:5, 1,3,7, or -1maxItems — the maximum number of videosResponse: results. Each item has videoId and text.
search_videosInput:
query — the search textlimit — default 10, maximum 50offset — the number of results to skipuploadDateFilter — hour, today, week, month, or yearresponse_format — json (default) or markdownResponse: results. Each item has videoId, title, url, duration, uploader, viewCount, and thumbnail.
Four tools have an interactive interface: get_transcript, get_video_info, get_video_frame, and search_videos. Clients that support MCP Apps and the ChatGPT Apps SDK show this interface in the chat. Other clients get the same data as text and JSON.
search_videos · "model context protocol MCP server production"
get_video_frame · an architecture slide at 3:30
get_transcript · a 3-minute MCP explainer, official captions
get_video_info · channel, views, likes, and 169 caption languages
YouTube · Twitter/X · Instagram · TikTok · Twitch · Vimeo · Facebook · Bilibili · VK · Dailymotion · Reddit
Each tool that takes a video accepts a link from these 11 platforms. The tool search_videos works with YouTube only, through yt-dlp ytsearch.
The server does not download video or audio files for you. It returns text, metadata, and single frames.
The tools are the same as on the hosted endpoint. You need no account.
Run the server with Docker. The image serves Streamable HTTP on port 4200:
docker run --rm -p 4200:4200 artsamsonov/transcriptor-mcp:latest
Then point your client at http://localhost:4200/mcp.
For stdio, give the image an explicit command:
docker run --rm -i artsamsonov/transcriptor-mcp:latest npm run start:mcp
{
"mcpServers": { "transcriptor": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "artsamsonov/transcriptor-mcp:latest", "npm", "run", "start:mcp"] } } }
The server starts with no environment variables. Each variable below is optional.
| Variable | Default | Function |
|---|---|---|
MCP_PORT and MCP_HOST | 4200 and 0.0.0.0 | The HTTP listener |
COOKIES_FILE_PATH | — | A Netscape cookies file for videos that need an account. See cookies.example.txt |
WHISPER_MODE | off | Set local or api to transcribe the audio when a video has no subtitles. Then set WHISPER_BASE_URL or WHISPER_API_KEY. WHISPER_MAX_DURATION_SECONDS skips longer videos and live streams; a video whose length the platform does not report is measured with ffprobe after the audio download |
CACHE_MODE | off | Set redis and CACHE_REDIS_URL to cache subtitles and metadata |
YT_DLP_MAX_CONCURRENCY | 4 | How many yt-dlp/ffmpeg processes may run at once. YT_DLP_MAX_QUEUE (8) is how many calls may wait; beyond that a call is refused at once with "server busy". A call peaks at ~40 MiB, so the cap bounds platform throttling and latency, not memory |
SUBTITLES_RATE_LIMIT_HOLD_MS | 600000 | After a platform answers 429 to a subtitle download, the server stops asking that platform for subtitles for this long and answers rate_limited right away. Each repeat doubles the wait, up to an hour; a successful download clears it. Metadata is not held back |
CANARY_INTERVAL_MS | 900000 | How often the HTTP server fetches one transcript to prove the path still works. 0 turns it off; CANARY_URL picks the video |
YT_DLP_* | — | Timeouts, proxy, and JS runtimes. See .env.example |
The
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