Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Check, fix, convert and retime SRT and WebVTT captions against Netflix, BBC and DCMP limits.
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。
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
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。
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6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 markksantos 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(1.3.3)がレジストリに届いたのは5 日前です。
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MCPBも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
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。
Check SRT and WebVTT captions against a published caption standard: Netflix English, the BBC subtitle guidelines or the DCMP Captioning Key. It flags captions that read too fast, lines that are too long, too many lines, captions that stay on screen too short or too long, gaps under the minimum, overlaps and broken timestamps. It can also fix those, convert SRT to WebVTT and back, and retime a file that's out of sync.
No dependencies. Node 18+. The same checker runs in the browser, with no install and no upload, at [markstudios.com/tools/caption-checker](https://www.markstudios.com/tools/caption-checker).
$ caption-check examples/travel-vlog.srt
travel-vlog.srt: 2 of 8 captions meet Netflix English, adult programs #1 0:00.500 -> 0:03.000 Welcome back to the channel. ✗ Gap to the next caption is 0 frames at 24 fps (minimum 2) #3 0:06.600 -> 0:07.100 First, ✗ On screen 0.50 s (minimum 5/6 of a second) #4 0:07.200 -> 0:09.000 we packed water, snacks, a rain jacket and a spare battery for the cam ✗ Reading speed 41.1 characters a second (limit 20) ✗ Line 1 is 74 characters (limit 42) ...
Each limit was read on the standard's own page on 2026-10-15.
| Netflix (English) | BBC | DCMP Captioning Key | |
|---|---|---|---|
| Reading speed | Up to 20 characters a second (adult), 17 (children’s) | 160–180 words a minute | Up to 130 / 140 / 160 words a minute (lower / middle / upper level) |
| Characters a line | 42 | 37 on broadcast (Teletext) | No character count |
| Lines a caption | 2 | 2; 3 for vertical 9:16 video | No more than 2 preferred |
| Shortest time on screen | 5/6 of a second | About 0.3 s a word (advice) | 40 frames (1 second and 10 frames) |
| Longest time on screen | 7 seconds | No number | 6 seconds |
| Gap between captions | 2 frames minimum; gaps under 0.5 s closed to 2 frames | If you leave a gap, at least 1 second (advice) | No rule |
Sources: Netflix English (USA) Timed Text Style Guide · Netflix General Requirements · Netflix Subtitle Timing Guidelines · BBC Subtitle Guidelines · DCMP Captioning Key: Text · DCMP Captioning Key: Presentation Rate
How it counts. Characters include letters, spaces and punctuation, but not line breaks or formatting ( tags, {\an8} codes, WebVTT voice spans). Reading speed is characters ÷ (out-time − in-time). Words are runs of characters that hold a letter or a digit, so speaker labels and sound tags count, as DCMP asks. Gaps run from one caption's out-time to the next caption's in-time, in frames at the frame rate you give. Anything a standard words as a recommendation is reported as advice, not as a failure.
npx github:markksantos/caption-checker#v1.3.3 captions.srt
caption-check [more files] [options] -s, --standard netflix | netflix-kids | bbc | dcmp-upper | dcmp-middle | dcmp-lower (default: netflix) -f, --fps frame rate for frame-gap checks (default: 24) --vertical 9:16 video (the BBC allows three lines) --json JSON output --advice also print advice-only notes --fix write a fixed copy to (one input file) --mcp run as an MCP server on stdio
caption-check --to vtt|srt [--speakers] [--crlf] [--out ] convert caption-check --shift [--from ] | --start-at | --rate | --sync [--to vtt|srt] [--out ] retime
It exits with 1 when any caption breaks a limit, so it works as a CI check before captions ship.
--fix writes a copy with every fix that doesn't need a person: it never changes a word or an in-time.
$ caption-check examples/travel-vlog.srt --fix fixed.srt
travel-vlog.srt: 8 changes in 7 captions, written to fixed.srt #1 Out-time 0:03.000 -> 0:02.916 (to leave 2 frames before the next caption) #4 Rewrapped to 2 lines (38 + 35 characters) #5 Out-time 0:17.000 -> 0:16.100 (off an overlap, to the 7 s maximum) ... Left for a person (2): #3 Still on screen only 0.52 s (minimum 5/6 of a second) with no free time after it: merge it with a neighbor or move the next caption #4 Still reads at 40.2 characters a second (limit 20) with no free time after it: split it, condense it or move the next caption fixed.srt: 6 of 8 captions meet Netflix English, adult programs (before: 2 of 8)
Run against 300 caption files with all six standards, it never changed a word, an in-time or the number of captions, and never left more captions failing than it started with.
--to converts SubRip to WebVTT or back; the retiming flags fix captions that are out of sync with the video. Without --out, the file goes to stdout and the summary to stderr.
$ caption-check examples/travel-vlog.srt --to vtt --out travel-vlog.vtt
travel-vlog.srt: 8 captions converted from SubRip (.srt) to WebVTT (.vtt). Written to travel-vlog.vtt $ caption-check episode.srt --shift -2.5 --from 120 --out episode.synced.srt # late by 2.5 s from caption 120 on $ caption-check film.srt --rate 23.976:25 --out film.25fps.srt # timed for 23.976 fps, video is 25 fps $ caption-check film.srt --sync 1=0:04.200,640=41:12.5 --out film.synced.srt # pin two captions, stretch the rest
{\an8}-style position codes become WebVTT line/align settings and back; & and < are escaped for WebVTT and unescaped for SubRip; voice tags become "Name: " with --speakers. Whatever the other format can't hold (font colours, NOTE blocks, WebVTT position or size) is listed, not silently dropped.It uses the same reader and writer as the online SRT to VTT converter and subtitle time shifter (subtitles.js is that code, unchanged). Run on 300 caption files (34,836 captions), SRT to WebVTT and back kept every caption's timing, and a shift there and back restored every time.
const { parse, check, fix } = require('caption-checker');
const result = check(parse(fs.readFileSync('captions.vtt', 'utf8')), 'bbc', { vertical: true }); console.log(result.flagged, 'of', result.cues.length, 'captions break a limit'); for (const cue of result.cues) for (const issue of cue.issues) console.log(cue.n, issue.severity, issue.message);
const fixed = fix(fs.readFileSync('captions.srt', 'utf8'), 'netflix', { fps: 25 }); fs.writeFileSync('captions.fixed.srt', fixed.text); // also: fixed.changes, fixed.unresolved, fixed.before, fixed.after
const { convert, retime } = require('caption-checker/convert.js'); const vtt = convert(srtText, 'vtt'); // { text, from, to, captions, notes } const synced = retime(srtText, { rate: { from: 23.976, to: 25 } }); // or { offset: '-2.5', from: 120 }, { startAt: { caption, time } }, { sync: [a, b] }
check() accepts a standard id or your own standard object with the same fields as STANDARDS in index.js.
The same checks run as an MCP server, so Claude, Cursor, VS Code and other MCP clients can check a caption file mid-task. Five tools: check_captions (a file path or pasted SRT/VTT text, a standard, fps, vertical), fix_captions (the same arguments; returns the fixed file and what changed), convert_captions (SRT to WebVTT or back), retime_captions (offset, start at, frame-rate change or two-point sync) and list_standards (each limit and the page it comes from). It runs locally: no key, no network.
# Claude Code plugin (MCP server + a caption QA skill)
/plugin marketplace add markksantos/caption-checker /plugin install caption-checker@caption-checker
claude mcp add caption-checker -- npx -y github:markksantos/caption-checker#v1.3.3 --mcp
Other clients:
{ "mcpServers": { "caption-checker": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:markksantos/caption-checker#v1.3.3", "--mcp"] } } }
The skill in skills/caption-checker/SKILL.md tells an agent which standard to pick, how to report results and how to fix a caption without changing its words. skills/caption-fixer/SKILL.md covers fixing a file: what fix_captions changes, and what to do with the captions it leaves for a person. skills/caption-converter/SKILL.md covers converting between SRT and WebVTT and working out which kind of timing fix an out-of-sync file needs.
study/ holds the code and data behind the caption reading speed study: 339,521 captions in 387 NASA videos and MIT OpenCourseWare lectures, measured with this library.
study-auto-captions/ holds the YouTube auto-caption accuracy study: automatic vs human captions on 299 videos, plus caption coverage of the most-subscribed channels.
study-dubbing/ holds the YouTube dubbing study: every audio track on 485 videos from the 97 most-subscribed channels, split into the channels' own dubs and YouTube's automatic ones.
study-video-length/ holds the YouTube video length study: durations of 2,859 latest videos and the Shorts share of 1,484 recent uploads on the most-subscribed channels.
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます