Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Video URL Analyzer

de u2n4versión 1.5.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Analyze YouTube/TikTok/Instagram videos: transcripts, AI insights, tutorial extraction

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Marketing y redes sociales

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿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": {
    "video-url-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-url-analyzer-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add video-url-analyzer -- uvx video-url-analyzer-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "video-url-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-url-analyzer-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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "video-url-analyzer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-url-analyzer-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.

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.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub u2n4, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Marketing y redes socialesi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 3591 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 9% de los otros 3591 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 3591 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Video URL Analyzer?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.5.1) llegó al registro hace 6 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

MCP YouTube Transcript

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

de jkawamotoEn crecimiento★ 495Actualizado hace 11 días

Se ejecuta en tu computadora

Google Analytics MCP

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

de surendranbEn crecimiento↓ 1,1 mil/sem★ 244Actualizado hace 11 días

Se ejecuta en tu computadora

BibiGPT YouTube Video Summarizer

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

de JimmyLvInicial★ 137Actualizado hace 11 días

Se ejecuta en la nube✓ bibigpt.co

README del creador

Abrir el README

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.

Video Analyzer MCP Server

Analyze any video with AI — YouTube, TikTok & Instagram

Powered by Google Gemini 3.8 Flash · FastMCP · yt-dlp

Features · Architecture · Quick Start · Integration · Security · العربية


Features

v1.6.0 exposes 18 MCP tools:

ToolWhat it does
analyze_videoFull audio + visual analysis with custom prompts. Uses Gemini multimodal understanding.
get_transcriptExtract timestamped transcript with speaker identification. Supports 100+ languages via auto-detection.
ask_about_videoAsk any question about the video content.
prepare_slideshow_assetsReturn ordered slideshow images as MCP image blocks so Claude/the client AI can inspect them directly.
find_video_momentsFind matching moments with compact/standard/full structured output.
analyze_video_segmentAnalyze only a selected time range.
prepare_video_contextAnalyze once and save a reusable local context for follow-up questions and evidence lookup.
ask_video_contextAnswer from saved context by default; Gemini reanalysis is explicit opt-in.
list_video_contextsList saved local contexts.
delete_video_contextDelete one saved context.
get_video_frameExtract a local still frame, using the YouTube fast path when possible.
get_video_clipExtract a short local clip, with a 30s cap and YouTube fast path when possible.
get_video_evidence_assetSelect saved evidence and return a frame or clip reference.
list_video_sourcesInspect local source/context/asset cache metadata.
cleanup_video_cacheDry-run or clean managed cache files; dry-run is the default.
watch_and_analyzeExtract tutorial steps, shell commands, code snippets, and file paths from technical videos.
execute_tutorial_stepsValidate and review extracted steps safely; executes only with confirmation.
check_analysis_jobPoll background job status for TikTok/Instagram async downloads.
Supported Platforms
PlatformMethodSpeed
YouTubeDirect Gemini analysis — no download needed for analysis. Frame/clip extraction uses yt-dlp -g stream URLs + ffmpeg when available, with a small section-download fallback.Instant / fast local extraction
TikToktikwm.com API (fast) → yt-dlp fallback with a safe MP4 H.264/H.265 selector that avoids unsupported ByteDance bvc2/bytevc2 streams when possible~8s
InstagramPage scrape via curl_cffi (fast) → yt-dlp fallback~10s
Photo / Slideshow Posts
PlatformPost typeHandling
TikTokPhoto Mode slideshowDownloads all images, extracts the music/audio track when available, and sends one multimodal Gemini request.
InstagramCarousel / single-photo postsDownloads image slides in order and analyzes them as one post; mixed video slides are skipped with metadata.
YouTubeCommunity /post/ image attachmentsScrapes ytInitialData, downloads image attachments, and analyzes them through Gemini Files API.

YouTube videos are analyzed directly through Gemini's native video understanding — zero download, zero upload, maximum speed.

For YouTube evidence assets, source.mp4 is not always required: saved contexts keep the original URL, so frame/clip tools can use the local stream fast path later.


Architecture

ComponentRole
Gemini 3.8 FlashLatest Flash model, the fast default: full audio + visual understanding in a single pass
Gemini 4 ArgonLatest flagship reasoning model, the deep default for detail="full": text, image, video, audio and PDF input
FastMCP 3.xMCP protocol framework over stdio transport
yt-dlp + curl_cffiVideo download with Chrome browser impersonation to bypass anti-bot. TikTok downloads prefer locally decodable MP4 H.264/H.265 formats and reject ByteDance bvc2/bytevc2 streams.
tikwm.com APITikTok fast-path fallback when yt-dlp is WAF-blocked
ffmpegLocal frame/clip extraction, including YouTube stream URL extraction without full-video downloads
Background JobsAsync threading for TikTok/Instagram to prevent Claude Desktop timeouts. Failed inner results are reported as failed jobs, not completed jobs.
Operating Modes

These are behavior modes, not tool names:

ModeBehavior
autoDefault adaptive behavior: YouTube direct analysis; TikTok/Instagram fast API/scrape then yt-dlp fallback; saved contexts reused when available.
apiGemini-backed analysis or reanalysis. This is used by analysis tools and explicit Gemini opt-ins.
clientMCP client workflow mode: long TikTok/Instagram analysis returns a background job_id for polling.
localSaved-context, cache, frame, and clip operations that avoid Gemini unless explicitly requested.

Quick Start

The packaged runtime lives at src/video_url_analyzer_mcp/server.py; the console entry point is video_url_analyzer_mcp:main. Pick whichever install path matches your workflow.

Option A — one-line Windows installer (recommended for new users)
irm https://raw.githubusercontent.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp/main/install.ps1 | iex

The installer follows the current MCP client pattern: it installs/runs from PyPI with uvx, uses an existing GEMINI_API_KEY environment variable when one is already set, otherwise asks for the key only through a hidden prompt, and lets the user choose where to register the server:

  • Claude Code
  • Claude Desktop
  • Codex CLI
  • Cursor
  • Windsurf
  • VS Code / GitHub Copilot
  • Google Antigravity
  • Cline

Do not append your API key to the PowerShell command. If you skip the key, the installer still registers the server and you can set GEMINI_API_KEY later. If GEMINI_API_KEY is already set in your User environment, the installer will use it directly and print only a masked form like AIza...abcd.

Option B — uvx (no install)
uvx video-url-analyzer-mcp

Works on Windows / macOS / Linux as long as uv is on PATH.

Option C — Windows wizard from a checkout
git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git

cd video-url-analyzer-mcp powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1

The wizard:

  • Verifies Python 3.10+ and (optionally) uv.
  • Installs the package as an editable checkout or via uv tool install.
  • Lets you save GEMINI_API_KEY to a User environment variable or to a gitignored .env.keys.local. Keys are never printed; the wizard shows only their length.
  • Lets you pick a default model via VIDEO_ANALYZER_MODEL.
  • Runs an offline import smoke test.
  • Hands off to scripts/configure_mcp_clients.ps1 for client setup.
Option D — Manual install (any OS)
git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git

cd video-url-analyzer-mcp pip install -e . python -m video_url_analyzer_mcp

Get a free key at Google AI Studio, then set it once in your shell environment (setx GEMINI_API_KEY ... on Windows, or your ~/.zshrc / ~/.bashrc on macOS/Linux). For local dev only, you can also put it in a gitignored .env file in the repo root. The server reads .env. start.bat also reads .env.keys.local, which the wizard writes.

Windows launcher

start.bat loads .env.keys.local (if present), sets VIDEO_ANALYZER_MODE=auto when it is unset, and runs python -m video_url_analyzer_mcp. It sets no model id, so the model variables from your environment or .env apply, as the table below describes. Use it as a command value in any MCP client that prefers a single executable.


Integration

Run scripts/configure_mcp_clients.ps1 for an interactive menu, or copy the snippets below from docs/mcp-config-examples.md. The wizard backs up existing client config, validates JSON/TOML, and never overwrites unrelated MCP servers.

Client configs use video-analyzer as the local MCP server entry name. The published package remains video-url-analyzer-mcp, and the registry name remains io.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp.

Claude Desktop (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)
{

"mcpServers": { "video-analyzer": { "command": "uvx", "args": ["video-url-analyzer-mcp"] } } }

The wizard prefers leaving the API key in your OS environment. If you must embed it, add "env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE" }.

Claude Code (CLI)
claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- uvx video-url-analyzer-mcp

Or, after pip install -e . in the repo:

claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- python -m video_url_analyzer_mcp
Codex CLI (~/.codex/config.toml)
[mcp_servers.video-analyzer]

command = "uvx" args = ["video-url-analyzer-mcp"]

VS Code / GitHub Copilot MCP

Workspace registration writes .vscode/mcp.json:

{

"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "video-url-analyzer-gemini-api-key", "description": "Gemini API key for video-url-analyzer-mcp", "password": true } ], "servers": { "video-analyzer": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["video-url-analyzer-mcp"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "${input:video-url-analyzer-gemini-api-key}" } } } }

For all clients, restart the application after editing config so the new MCP server is picked up. Full snippets — including Cursor, Windsurf, Antigravity (%USERPROFILE%\.gemini\antigravity\mcp_config.json), and Cline — live in docs/mcp-config-examples.md.


Usage Examples

# Full video analysis with Gemini 3.8 Flash

analyze_video("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

Custom analysis prompt

analyze_video("https://www.tiktok.com/@user/video/123", prompt="List every product shown and estimate prices")

Multilingual transcript extraction

get_transcript("https://www.instagram.com/reel/ABC123/", lang="ar")

Ask specific questions about video content

ask_about_vi

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx