MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
SERP-based content scoring and optimization with 7 SEO categories.
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": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add content-optimizer -- npx -y content-optimizer-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": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-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": {
"content-optimizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-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 sharozdawa 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(1.0.0)がレジストリに届いたのは8 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。
SERP-based content scoring, entity analysis, and actionable SEO recommendations.
Score your content against top-ranking pages. Know exactly what to improve.
Paid content optimization tools charge $89-$170/month for SERP-based scoring. Content Optimizer gives you the same analysis — for free, self-hosted, and extensible.
| Feature | Content Optimizer | Surfer SEO | Clearscope | Frase |
|---|---|---|---|---|
| Price | Free | $89/mo | $170/mo | $15/mo |
| Self-hosted | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| Open source | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| Content scoring | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Keyword analysis | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Readability analysis | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Heading optimization | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :x: |
| Entity/topic coverage | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| MCP server | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| AI editor integration | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| API access | :white_check_mark: | Paid add-on | :x: | Paid add-on |
| No data limits | :white_check_mark: | Credits-based | Credits-based | Credits-based |
:dart: Content Scoring — Score content 0-100 across 7 SEO categories with per-category breakdowns
:mag: SERP Analysis — Analyze top-ranking pages for word count, headings, and topic benchmarks
:abc: Readability Analysis — Flesch-Kincaid scoring, grade level, sentence length, reading time
:bookmark_tabs: Heading Optimization — Detect hierarchy issues, suggest keyword-rich heading structure
:brain: Entity Coverage — Find topics competitors cover that you're missing
:clipboard: Actionable Recommendations — Prioritized improvements ranked by impact
:robot: MCP Server — Use with Claude Desktop, Cursor, or any MCP-compatible AI tool
| Category | Max Points | What It Measures |
|---|---|---|
| Keyword Usage | 20 | Density, placement in first paragraph and headings |
| Word Count | 15 | Content length vs SERP average and target |
| Heading Structure | 15 | H1/H2/H3 hierarchy, count, keyword inclusion |
| Readability | 15 | Flesch-Kincaid score, grade level |
| Entity Coverage | 15 | Topic coverage vs SERP competitors |
| Content Depth | 10 | Paragraphs, lists, statistics, data points |
| Internal Structure | 10 | Introduction, conclusion, logical flow |
| 100 |
Screenshots coming soon — the web UI is under active development.
git clone https://github.com/sharozdawa/content-optimizer.git
cd content-optimizer npm install
npm run dev
Open http://localhost:3000.
npm run build
npm start
The MCP server lets you use Content Optimizer directly inside AI coding tools like Claude Desktop and Cursor.
No setup required — just add the config:
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "content-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"] } } }
Add to .cursor/mcp.json in your project:
{
"mcpServers": { "content-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"] } } }
cd mcp-server
npm install npm run build
Then use node ./mcp-server/dist/index.js as the command in your MCP config.
| Tool | Description |
|---|---|
score_content | Score content against a keyword across 7 categories (0-100) |
analyze_keyword | Analyze SERP data — top 10 results with word counts, headings, topics |
get_content_recommendations | Get prioritized improvement recommendations |
check_readability | Flesch-Kincaid score, grade level, sentence stats, reading time |
find_missing_topics | Find topics from SERP competitors missing in your content |
optimize_headings | Analyze heading structure and suggest improvements |
| Project | Description |
|---|---|
| [Schema Generator](https://github.com/sharozdawa/schema-gen) | Generate structured data (JSON-LD) for any page — Product, Article, FAQ, HowTo, and more |
| [AI Visibility](https://github.com/sharozdawa/ai-visibility) | Track how your brand appears in AI search engines (ChatGPT, Perplexity, Gemini) |
| [IndexNow MCP](https://github.com/sharozdawa/indexnow-mcp) | Instantly notify search engines when you publish or update content |
| [HumanPen](https://github.com/sharozdawa/humanpen) | AI content humanizer — make AI-generated text sound natural |
Contributions are welcome! See CONTRIBUTING.md for guidelines.
MIT — see LICENSE for details.
Built by Sharoz Dawa