MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Descripción del creador (original en inglés)
UX research platform: manage studies, browse templates, read responses and analytics.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://francolabs.vercel.app/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http francolabs https://francolabs.vercel.app/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"francolabs": {
"url": "https://francolabs.vercel.app/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"francolabs": {
"type": "http",
"url": "https://francolabs.vercel.app/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://francolabs.vercel.app/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub glauberfrancodesign, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 5 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Connect AI assistants to FrancoLabs — a UX research platform — over the Model Context Protocol. Let Claude, ChatGPT and other MCP clients create and manage studies, browse templates, read participant responses and analytics, run AI-grounded analysis, and turn insights into product opportunities on your behalf.
https://francolabs.vercel.app/mcp2025-06-18)io.github.glauberfrancodesign/francolabsSettings → Connectors → *Add custom connector* → URL:
https://francolabs.vercel.app/mcp
Complete the OAuth consent screen — you choose exactly which scopes to grant and can toggle read-only access.
Enable Developer Mode, then Settings → Connectors → *Add* → same URL. Authenticate via the OAuth flow.
Generate a Personal Access Token in Settings → Integrations, then:
claude mcp add --transport http francolabs \
"https://francolabs.vercel.app/mcp" \ --header "Authorization: Bearer "
A tool listed with two scopes needs both. AI marks tools that call a language model and use AI credits; the model only sees the deterministic digest and curated insights, with e-mail addresses and phone numbers masked first.
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_question_types | templates:read | Question/block types with the exact settings shape and a valid example |
list_templates | templates:read | Study templates, optionally by category |
list_workspaces | projects:read | Workspaces (teams) you belong to and your role in each |
list_projects | projects:read | Your projects, optionally by status |
get_project | projects:read | A single project by id |
get_plan | projects:read | The workspace plan and current usage: limits, what is enforced now, grants and when extended access ends, and the per-person AI-create cap |
create_project | projects:write | Create a project (optionally in a specific workspace) |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_studies | studies:read | Studies, filtered by status and/or project |
get_study | studies:read | A full study with blocks and settings |
create_study | studies:write | Create a Draft study; blocks are validated against list_question_types |
update_study | studies:write | Update title, blocks, project; settings is a partial update |
set_study_status | studies:write | Launch a Draft, pause, resume a Paused study, or complete it |
delete_study | studies:write | Permanently delete a study and its responses |
generate_study_from_objective | studies:read | AI — turn a research objective into a typed study skeleton |
review_study_quality | studies:read | AI — survey-design review with a quality score per block |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_responses | responses:read | Raw participant responses, newest first — may contain personal data written by respondents; pass redact: true to mask e-mails and phones |
get_study_analytics | responses:read | Aggregated KPIs: responses, completion, duration, NPS, distributions |
get_study_digest | responses:read | Deterministic, PII-free statistical digest for every question type |
run_universal_analysis | responses:read + studies:write | AI — run/refresh the full analysis (replaces non-pinned AI insights) |
analysis_chat | responses:read | AI — ask a question grounded in the digest and cached analysis |
get_insights | responses:read | Curated insight cards, pinned first |
upsert_insight | responses:read + studies:write | Create or edit a curated insight card |
rate_insight | responses:read + studies:write | Record 👍/👎 feedback on an insight |
suggest_tags | responses:read + studies:write | AI — tag insights with a consistent product taxonomy |
set_insight_tags | responses:read + studies:write | Replace the tags of one insight |
research_memory_query | responses:read + studies:write | AI — cross-study question answered from past curated insights |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_opportunities | responses:read | Product opportunities distilled for a study |
create_opportunity_from_insights | responses:read + studies:write | AI — distill insights into draft opportunities |
suggest_next_research_steps | responses:read | AI — 3–5 follow-up studies that de-risk open opportunities |
generate_decision_packet | responses:read + studies:write | AI — stakeholder-ready decision package (Markdown) |
list_decision_packets | responses:read | Decision packages already generated for a study |
export_opportunity | responses:read + studies:write | Export an opportunity to Linear as an issue — internal users only |
list_external_task_links | responses:read | Linear issues already created from a study's opportunities |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_contacts | contacts:read | Respondent contacts of the workspace — personal data (e-mail, name, locale/country, research consent, tags, response counts) |
get_contact | contacts:read | One contact with the studies they answered — personal data |
tag_contacts | contacts:write | Add/remove tags on contacts to segment respondents — never put sensitive information in tags |
create_project and create_study write into a workspace — pass workspaceId (see list_workspaces), or omit it to use your oldest workspace by default. Write tools also require an editor role (owner, admin or member) in the study's workspace; viewers can only read.
Two resources are also exposed: francolabs://templates and francolabs://question-types.
templates:read · projects:read · projects:write · studies:read · studies:write · responses:read · contacts:read · contacts:write
`contacts:read` and `contacts:write` give access to personal data of your respondents (e-mail, name, locale/country, research consent, tags and response history). They are opt-in: the consent screen and the Read-only token preset leave them unchecked; grant them only to assistants that need your contacts base. responses:read returns raw answers, which can also contain personal data typed by respondents.
Tools you didn't grant are hidden from tools/list. A read-only grant blocks every write tool server-side, regardless of scopes.
This repository mirrors the server's source for transparency. The server runs as a Supabase Edge Function (src/mcp, src/mcp-oauth, src/_shared).
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