MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
Fetch transcripts, subtitles, chapters, metadata and frames from YouTube and 10+ video platforms
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start:mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http transcriptor https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpclaude mcp add transcriptor -- docker run -i --rm docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24 npm run start: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": {
"transcriptor": {
"url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/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": {
"transcriptor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start: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": {
"transcriptor": {
"type": "http",
"url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp"
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"transcriptor": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start: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。
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:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。
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 samson-art 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
972ミリ秒で応答(HTTP 401)
OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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3項目のうち3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。
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.5.24)がレジストリに届いたのは3 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
Connect one server. Then ask Claude, ChatGPT or etc about a video: the transcript, the chapters, the metadata, or a single frame. It works with 11 platforms, not only YouTube.
[Connect](#-connect-in-30-seconds) · [What to ask](#-what-you-can-ask) · [Widgets](#-widgets) · [Platforms](#-platforms) · [Self-host](#-self-host)
The hosted endpoint is:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp
claude mcp add --transport http transcriptor https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp
Then run /mcp and approve the sign-in in the browser. After this, claude mcp list shows ✔ Connected.
| Client | What to do |
|---|---|
| Claude (web and desktop) | Open Settings → Customize → Connectors. Select Add → Add custom connector, paste https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp, then select Add. |
| ChatGPT | Open Transcriptor in the ChatGPT plugin directory and select Install plugin; sign in when asked. Or in ChatGPT open Plugins, search Transcriptor, select Install plugin. Then mention @Transcriptor in a chat. |
| Codex | Same directory, one install: ChatGPT and Codex share it. In a Codex task open Sources → Use plugins → Transcriptor; in the CLI, /plugins. |
If your client is not in the list above, add the server with this configuration:
{
"mcpServers": { "transcriptor": { "url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp" } } }
If you want to run the server yourself, read Self-host. The tools are the same and you need no account.
| Ask for this | Tool |
|---|---|
| *"Summarize this video for me"* | get_transcript |
| *"Give me the subtitles as an SRT file"* | get_raw_subtitles |
| *"Is there a German track for this video?"* | get_available_subtitles |
| *"Who published this and how many views?"* | get_video_info |
| *"Go to the part about pricing"* | get_video_chapters |
| *"Show me the screen at 4:12"* | get_video_frame |
| *"Get English transcripts for the first 5 videos in this playlist"* | get_playlist_transcripts |
| *"Find recent videos about X"* | search_videos (YouTube) |
Long transcripts come in parts. Each response gives a cursor for the next part, so no text is lost.
Full tool reference (input and structured response)
Each tool that takes a video accepts url. This is a link from a supported platform or a plain YouTube ID. Each tool returns content (text for the chat) and structuredContent (typed JSON for your code).
get_transcriptClean plain text, without timestamps, HTML, or speaker names. Without lang, the tool returns the track in the video's original language. Most platforms other than YouTube do not say which language a video is in; when the tool cannot tell which track that is, it answers with the list of tracks, and you call it again with type and lang. The inputs are the same as for get_raw_subtitles.
Response: videoId, url (the video page, as the server resolved it), type, lang, text, is_truncated, total_length, start_offset, end_offset. When more text is available, the response also has next_cursor.
get_raw_subtitlesRaw SRT or VTT content, in parts.
Input:
type — official or auto. Without lang, the tool picks a track of this typelang — a language code or track name, as get_available_subtitles lists it. Without it, the video's original language, as for get_transcriptresponse_limit — default 50000, minimum 1000, maximum 200000next_cursor — the cursor of the previous responseResponse: the fields of get_transcript, plus format (srt or vtt) and content.
get_available_subtitlesResponse: official and auto. Each field is a sorted list of language codes. Use this tool first, then give type and lang to the tools above.
get_video_infoExtended metadata from yt-dlp:
videoId, title, description, webpageUrluploader, uploaderId, channel, channelId, channelUrlduration, uploadDate, viewCount, likeCount, commentCounttags, categories, liveStatus, isLive, wasLive, availabilitythumbnail and thumbnailsget_video_chaptersResponse: chapters. Each item has startTime, endTime, and title. When the video has no chapters, the list is empty.
get_video_frameInput:
timecode — "MM:SS" or "HH:MM:SS.mmm"seconds — an alternative to timecode. Give one of the two, not bothformat — jpeg (default) or pngwidth — default 1280, maximum 1920, never larger than the sourcequality — 2 to 31, for jpeg onlyResponse: an image block, plus url, timestampSeconds, timestamp, mimeType, sizeBytes, and width. This tool needs ffmpeg. The Docker image includes it.
get_playlist_transcriptsInput:
url — a playlist URL, or a watch URL with list=type, lang, format — the same as get_raw_subtitles, except that lang is required: the original language is picked only for one video at a timeplaylistItems — a yt-dlp -I value such as 1:5, 1,3,7, or -1maxItems — the maximum number of videosResponse: results. Each item has videoId and text.
search_videosInput:
query — the search textlimit — default 10, maximum 50offset — the number of results to skipuploadDateFilter — hour, today, week, month, or yearresponse_format — json (default) or markdownResponse: results. Each item has videoId, title, url, duration, uploader, viewCount, and thumbnail.
Four tools have an interactive interface: get_transcript, get_video_info, get_video_frame, and search_videos. Clients that support MCP Apps and the ChatGPT Apps SDK show this interface in the chat. Other clients get the same data as text and JSON.
search_videos · "model context protocol MCP server production"
get_video_frame · an architecture slide at 3:30
get_transcript · a 3-minute MCP explainer, official captions
get_video_info · channel, views, likes, and 169 caption languages
YouTube · Twitter/X · Instagram · TikTok · Twitch · Vimeo · Facebook · Bilibili · VK · Dailymotion · Reddit
Each tool that takes a video accepts a link from these 11 platforms. The tool search_videos works with YouTube only, through yt-dlp ytsearch.
The server does not download video or audio files for you. It returns text, metadata, and single frames.
The tools are the same as on the hosted endpoint. You need no account.
Run the server with Docker. The image serves Streamable HTTP on port 4200:
docker run --rm -p 4200:4200 artsamsonov/transcriptor-mcp:latest
Then point your client at http://localhost:4200/mcp.
For stdio, give the image an explicit command:
docker run --rm -i artsamsonov/transcriptor-mcp:latest npm run start:mcp
{
"mcpServers": { "transcriptor": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "artsamsonov/transcriptor-mcp:latest", "npm", "run", "start:mcp"] } } }
The server starts with no environment variables. Each variable below is optional.
| Variable | Default | Function |
|---|---|---|
MCP_PORT and MCP_HOST | 4200 and 0.0.0.0 | The HTTP listener |
COOKIES_FILE_PATH | — | A Netscape cookies file for videos that need an account. See cookies.example.txt |
WHISPER_MODE | off | Set local or api to transcribe the audio when a video has no subtitles. Then set WHISPER_BASE_URL or WHISPER_API_KEY. WHISPER_MAX_DURATION_SECONDS skips longer videos and live streams; a video whose length the platform does not report is measured with ffprobe after the audio download |
CACHE_MODE | off | Set redis and CACHE_REDIS_URL to cache subtitles and metadata |
YT_DLP_MAX_CONCURRENCY | 4 | How many yt-dlp/ffmpeg processes may run at once. YT_DLP_MAX_QUEUE (8) is how many calls may wait; beyond that a call is refused at once with "server busy". A call peaks at ~40 MiB, so the cap bounds platform throttling and latency, not memory |
SUBTITLES_RATE_LIMIT_HOLD_MS | 600000 | After a platform answers 429 to a subtitle download, the server stops asking that platform for subtitles for this long and answers rate_limited right away. Each repeat doubles the wait, up to an hour; a successful download clears it. Metadata is not held back |
CANARY_INTERVAL_MS | 900000 | How often the HTTP server fetches one transcript to prove the path still works. 0 turns it off; CANARY_URL picks the video |
YT_DLP_* | — | Timeouts, proxy, and JS runtimes. See .env.example |
The
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