MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
Instagram & TikTok data tools: demographic user search, analytics, posts, comments, hashtags.
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。
DATALIKERS_API_KEY, Authorization「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"datalikers": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"datalikers-mcp"
],
"env": {
"DATALIKERS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http datalikers https://mcp.datalikers.com/mcp/ --header 'Authorization: your-value'claude mcp add datalikers --env DATALIKERS_API_KEY=your-value -- npx -y datalikers-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"datalikers": {
"url": "https://mcp.datalikers.com/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"datalikers": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"datalikers-mcp"
],
"env": {
"DATALIKERS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"datalikers": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.datalikers.com/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"datalikers": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"datalikers-mcp"
],
"env": {
"DATALIKERS_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
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。
Authorization 秘密 必須 HTTP header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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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 subzeroid 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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
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。
入力が必要なもの:DATALIKERS_API_KEY, Authorization
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(1.0.2)がレジストリに届いたのは31 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。
MCP server for DataLikers — access Instagram & TikTok data directly from Claude, Cursor, and other AI assistants. Available on npm: datalikers-mcp.
[Sign up with this link](https://datalikers.com/p/1by27bwg) and get 100 free DataLikers requests — no credit card required. Enough to wire up the MCP server, try a few prompts in Claude/Cursor/Codex, and evaluate the data quality before committing.
[Get your free 100 requests here](https://datalikers.com/p/1by27bwg)
DataLikers is an Instagram & TikTok data API platform. Search users by demographics, analyze engagement, explore hashtags, and more — all through a simple API. From $0.0003 per request.
| Tool | Description |
|---|---|
get_user_by_username | Get user profile by Instagram username |
get_user_by_id | Get user profile by Instagram ID |
search_users | Search for users by query |
get_users_by_hashtag | Find users associated with a hashtag |
get_users_by_location | Find users by location |
get_top_users | Get top users by followers |
get_business_users | Get business accounts by category |
search_users_by_demographics | Search by gender, age, race, emotion, country, city, and more |
get_user_photo | Get user profile photo (returns actual image) |
get_user_engagement | Get average likes/comments per post |
| Tool | Description |
|---|---|
get_user_medias | Get user's posts and reels |
get_top_medias | Get top posts by likes or comments |
search_media_captions | Search posts by caption text |
get_media_by_code | Get post by Instagram shortcode |
| Tool | Description |
|---|---|
get_comments_by_user | Get comments left by a user |
search_comments | Search comments by text |
| Tool | Description |
|---|---|
get_hashtag_info | Get hashtag details and post count |
search_hashtags | Search hashtags by query |
get_top_hashtags | Get trending hashtags |
| Tool | Description |
|---|---|
get_location_info | Get location details |
search_locations | Search locations by name |
| Tool | Description |
|---|---|
get_user_stories | Get user's active stories |
get_story_by_id | Get a specific story |
get_user_highlights | Get user's highlights |
get_highlight_by_id | Get a specific highlight |
| Tool | Description |
|---|---|
search_tracks | Search music tracks used in reels |
get_track_by_id | Get track details |
get_top_tracks | Get trending tracks |
| Tool | Description |
|---|---|
get_stats | Get database statistics (total users, posts, comments, etc.) |
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "datalikers": { "command": "npx", "args": ["-y", "datalikers-mcp"], "env": { "DATALIKERS_API_KEY": "your-api-key" } } } }
claude mcp add datalikers -- npx -y datalikers-mcp \
--env DATALIKERS_API_KEY=your-api-key
Add to Cursor MCP settings (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "datalikers": { "command": "npx", "args": ["-y", "datalikers-mcp"], "env": { "DATALIKERS_API_KEY": "your-api-key" } } } }
Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "datalikers": { "command": "npx", "args": ["-y", "datalikers-mcp"], "env": { "DATALIKERS_API_KEY": "your-api-key" } } } }
| Environment Variable | Description | Required |
|---|---|---|
DATALIKERS_API_KEY | Your DataLikers API key | Yes |
DATALIKERS_URL | Custom server URL (for self-hosted instances) | No |
git clone https://github.com/subzeroid/datalikers-mcp.git
cd datalikers-mcp npm install npm run build
Run tests:
DATALIKERS_API_KEY=your-key npm test
Tests without DATALIKERS_API_KEY will skip integration tests and only run unit tests.
This is a thin proxy that connects to the DataLikers remote MCP server and exposes all its tools locally via stdio transport. No data processing happens locally — all requests are forwarded to the DataLikers API.
AI Assistant ←stdio→ datalikers-mcp ←https→ DataLikers API
MIT