MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Descripción del creador (original en inglés)
Triage failing DeviceCloud Maestro test runs: fail reasons, screenshots, flaky-flow 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.
DEVICE_CLOUD_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"devicecloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"devicecloud-mcp"
],
"env": {
"DEVICE_CLOUD_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add devicecloud --env DEVICE_CLOUD_API_KEY=your-value -- npx -y devicecloud-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"devicecloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"devicecloud-mcp"
],
"env": {
"DEVICE_CLOUD_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"devicecloud": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"devicecloud-mcp"
],
"env": {
"DEVICE_CLOUD_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
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.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub RubenGlez, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
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.
Debes completar: DEVICE_CLOUD_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.2) llegó al registro hace 3 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
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.
Triage failing DeviceCloud runs so your agent can fix them, without opening the dashboard.
When a DeviceCloud run goes red in CI, the reason why is buried in the web dashboard: the fail reason, the failure screenshot, the logs. This server pulls all of it straight into your editor, so your AI assistant (Claude Code, Cursor, Claude Desktop, etc.) can read the evidence, find the root cause, and fix the flow or app code. You commit, CI re-runs, and the dashboard stays closed.
DeviceCloud is a platform for running Maestro flows on real devices. Your CI triggers the runs; this server is how you debug the ones that fail.
It lets the assistant:
failReason for any uploadThe server is read-only against the DeviceCloud REST API: no dcd CLI dependency, and nothing an agent does can trigger billable runs. Triggering and re-running tests stay with your CI; cancelling a run stays in the dashboard.
Requires Node.js 22+ — check with node --version. There's no separate install step; the server runs on demand via npx.
Add this to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "devicecloud": { "command": "npx", "args": ["-y", "devicecloud-mcp"], "env": { "DEVICE_CLOUD_API_KEY": " " } } } }
Get your API key at console.devicecloud.dev/settings.
Skip editing JSON — register the server in one step:
claude mcp add devicecloud --env DEVICE_CLOUD_API_KEY=<your-key> -- npx -y devicecloud-mcp
Add -s user to make it available in every project instead of only the current one.
The config block above is the same for every client; only the file location differs.
.mcp.json)Add to a .mcp.json at the root of any project where you want the tools available:
{
"mcpServers": { "devicecloud": { "command": "npx", "args": ["-y", "devicecloud-mcp"], "env": { "DEVICE_CLOUD_API_KEY": "${DEVICE_CLOUD_API_KEY}" } } } }
Then export the key from your shell profile so Claude Code's child process inherits it:
# ~/.zshrc or ~/.bashrc
export DEVICE_CLOUD_API_KEY=" "
Setting it only in an interactive shell isn't enough; Claude Code spawns the MCP from its own environment, so the variable needs to be in the profile.
~/.claude.json)If you want it available everywhere instead of per-project, add the same devicecloud block under mcpServers in ~/.claude.json.
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows). Restart Claude Desktop after saving; a tools icon appears in the chat input once the server connects.
Add to ~/.cursor/mcp.json (global) or .cursor/mcp.json at the project root (project-scoped).
Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json.
Any client that supports stdio MCP servers uses the same { command, args, env } shape. Consult the client's docs for the config file location.
Note: OpenAI products (ChatGPT, Codex, the Assistants API) use their own tool protocol and do not support MCP servers.
After restarting your assistant:
List recent DeviceCloud uploads, limit 3.
You should see a JSON-shaped response with an uploads array. If instead you get DEVICE_CLOUD_API_KEY env var is required, the variable isn't reaching the spawned process; re-check that it's exported from your shell profile (not just the current shell).
| Tool | Purpose |
|---|---|
diagnose_run | Start here. One-call triage of a run (uploadId or name): folds retries per flow and returns failed flows with fail reasons, durations, and auto-downloaded failure-screenshot paths, plus a passed/failed/flaky summary and suggested next steps. Set includeReport: false to skip the screenshot download; outputDir sets where the report extracts (default /tmp). |
suite_health | Classify every flow over a lookback window into healthy, flaky, broken, or regression, ranked worst-first, so you can tell whether a failure is worth fixing before diving in. Regressions (passing, then recently failing) come first. Same filters as list_flow_analytics (platform, appId, days, startDate, endDate, tags). |
list_uploads | List recent uploads. Filter by name (* wildcard), from, to, limit, offset. |
get_upload_status | Overall status + per-test status, duration, failReason. Provide uploadId or name. |
get_results | Per-flow rows for one upload: id, test_file_name, status, fail_reason, duration_seconds, retry_of. Optional client-side status filter. |
get_junit_report | Raw JUnit XML for an upload. |
get_html_report | Downloads + auto-unzips the HTML report. Returns the extraction dir and an inventory with failureScreenshots[] highlighted (these are the highest-signal debugging artifact). |
download_artifacts | Zip of raw artifacts (logs, screenshots, video). results: "FAILED" (default) or "ALL". Saves to /tmp by default; not auto-unzipped. |
list_flow_analytics | Per-flow pass rate, run counts, avg duration over a lookback window (default 14 days). Useful to tell flakes from genuinely-broken flows. |
get_flow_runs | Individual run history for one flow file (fileName required). Returns status, duration, failReason, and the uploadId each run belongs to. Use to drill into a specific flow after list_flow_analytics. |
Uploads are typically named after the commit or build that triggered them. A common convention is to include the short SHA:
fix(login): handle expired session (a1b2c3d4)
Filter with name = "*a1b2c3d4*" to find every upload for a specific commit. The wildcard is *, not %.
DeviceCloud uploads are created when you trigger a run, via the CLI, a CI step, the GitHub Action, or the API directly. Whether a given commit has an upload depends entirely on your CI setup. If list_uploads returns nothing for a SHA you expect, the run probably wasn't triggered for that commit.
~/.zshrc / ~/.bashrc, restart your assistant.get_html_report): the unzip binary is missing or crashed. Install with brew install unzip (macOS ships with it; Linux usually does too).