MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
MCP server for AI-SEO auditing: schema, robots.txt, llms.txt, citation scoring, and AEO/GEO rewrites
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ai-seo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ai-seo -- npx -y @automatelab/ai-seo-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ai-seo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"ai-seo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AutomateLab-tech で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
AI Citation Toolkit for the Model Context Protocol
Audit why AI systems do or do not cite your pages. MCP server. No API keys.
Works inside Claude, Cursor, Windsurf, Codex, and any MCP client that speaks stdio.
robots.txtsameAs coverage that help AI systems identify the subjectog:url, hreflang, noindex trapslastmod signals that tell crawlers the page is currentYou: Run an AI-SEO audit on
https://automatelab.tech/launching-the-ai-seo-mcp/.
Result (truncated):
{
"url": "https://automatelab.tech/launching-the-ai-seo-mcp/", "score": 61, "grade": "C", "dimension_scores": { "schema": 45, "technical": 80, "structure": 40, "robots": 90, "freshness": 85, "authority": 40, "entity_density": 21, "sitemap": 100 }, "findings": [ { "severity": "critical", "category": "structure", "message": "No FAQ structure found (no FAQPage schema or H3 question headings).", "fix": "Add FAQ H3 headings ending in '?' with answer paragraphs, and a FAQPage JSON-LD block.", "estimated_impact": "high" }, { "severity": "warning", "category": "authority", "message": "Low authority signals - missing Organization or author Person schema.", "fix": "Add Organization JSON-LD and Article.author as a Person node with sameAs links.", "estimated_impact": "high" } ] }
Each finding names the exact fix. No opaque scores, no guesswork.
npx -y @automatelab/ai-seo-mcp
Requires Node 20 or later.
Add to %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) or ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": { "ai-seo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@automatelab/ai-seo-mcp"] } } }
Restart Claude Desktop. Any MCP client that supports stdio transport works - same command / args pattern.
By default audit_page reads raw HTML — fast, but misses content on React/Vue/Angular SPAs. Pass render: "headless" to spin up Chromium and audit the rendered DOM (adds 3-10s per audit).
One-time install:
npm install playwright-core
npx playwright install chromium
Then call audit_page with render: "headless". Use static for everything else — most marketing sites and docs render fine without it.
This repo doubles as a GitHub Action. Drop it in a workflow to fail a PR when any page regresses below an AI-citation score - the same audit engine, gated on every change.
- uses: actions/checkout@v4
The Action builds the auditor from the pinned ref, runs audit_page on each URL, writes a scorecard to the job summary, and exits non-zero if any URL falls below min-score (when fail-on-regression is true). Outputs: min_score_observed, urls_audited, report_path. Full example: examples/github-action-usage.yml.
MCP tool surface (20 tools)
| Tool | Purpose |
|---|---|
audit_page | Composite AI-SEO audit with 8-dimension scoring (schema, technical, structure, robots, freshness, authority, entity density, sitemap). |
audit_schema | Validate JSON-LD against Schema.org rules and AI-citation best practice. Flags deprecated patterns. |
audit_canonical | Canonical link integrity, trailing-slash hygiene, og:url consistency. |
audit_site | Single-call site sweep: audit_page + check_robots + check_sitemap + audit_schema with overall grade and top-5 fixes. |
audit_sitemap | Site-wide content audit: stride-sample N URLs from the sitemap, run audit_page on each, return distribution + worst pages + top findings. |
check_robots | Parse robots.txt and report per-crawler allow/disallow for all known AI crawlers. Surfaces the GPTBot-blocked-but-OAI-SearchBot-allowed trap. |
check_sitemap | Validate XML sitemaps: presence, URL count, lastmod freshness, image/video extensions. |
check_technical | HEAD tag audit: canonical, OpenGraph, Twitter Card, hreflang, HTTPS, noindex, title hygiene. |
score_ai_overview_eligibility | Score a page's probability of appearing in Google AI Overviews using current correlation factors. |
score_citation_worthiness | Score how citable a page or text block is for Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews, and Claude. Includes per-section chunk_analysis / extractability_score: how cleanly an LLM can lift a standalone answer from each heading. |
score_agentic_browsing | Score a page against the Lighthouse "Agentic Browsing" category (May 2026): llms.txt, WebMCP, accessibility-tree integrity, and layout stability. |
score_test_citation | Simulate "would an AI engine cite this for this query?" via MCP sampling, with deterministic heuristic fallback. |
llms_txt_generate | Generate llms.txt and optionally llms-full.txt from a domain's sitemap. |
llms_txt_validate | Lint an existing llms.txt for spec compliance and broken links. |
rewrite_aeo | Rewrite content for Answer Engine Optimization (BLUF structure, FAQ format, schema additions). |
rewrite_geo | Rewrite content for Generative Engine Optimization (entity definitions, comparison tables, synthesis-ready structure). |
extract_entities | Extract named entities, sameAs links, and citation-density score from a page's content and structured data. |
diff_pages | Compare two URLs for AI citation-worthiness: side-by-side dimension scores, gap analysis, and prioritized fix recommendations for url_a. |
report_save | Render an audit_page / audit_site result as a Markdown report and write it to disk under MCP_WORKSPACE_ROOT. |
v0.4.0 renamed tools from flat
snake_caseto dot-notation (audit_page,check_robots, …) for a navigable hierarchy. Update any saved invocations.
Environment variables: see ENV.md.
Bug reports, feature ideas, and PRs welcome. See CONTRIBUTING.md.
To report a vulnerability, see SECURITY.md.
MIT - see LICENSE.
Built by automatelab.tech
See the maintenance guide for interpretation limits, current tool names where applicable, and reproducible verification.