Video URL Analyzer
概要
作者による説明(英語の原文)
Analyze YouTube/TikTok/Instagram videos: transcripts, AI insights, tutorial extraction
PopNx MCPの3つの柱
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。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい↓ 182/週 · ★ –
できること
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。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: マーケティング・SNS
インストール
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。
インストールの前に
- 基本チェック:1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)
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": {
"video-url-analyzer": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-url-analyzer-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add video-url-analyzer -- uvx video-url-analyzer-mcpまたは、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"video-url-analyzer": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-url-analyzer-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。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"video-url-analyzer": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"video-url-analyzer-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。
できること
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。
基本チェックi
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8日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント u2n4 で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
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
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
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
マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの3592件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの3592件のうち9%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3592件のうち100%と同じかそれ以上
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。
よくある質問
Video URL Analyzerは安全ですか?
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。
どんなキーやコードが必要ですか?
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。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
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)。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.5.1)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
どのアプリで使えますか?
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Python (uv)も必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
代わりの候補
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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
Google Analytics MCP
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
BibiGPT YouTube Video Summarizer
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
作者のREADME
READMEを開く
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。
Video Analyzer MCP Server
Analyze any video with AI — YouTube, TikTok & Instagram
Powered by Google Gemini 3.8 Flash · FastMCP · yt-dlp
Features · Architecture · Quick Start · Integration · Security · العربية
Features
v1.6.0 exposes 18 MCP tools:
| Tool | What it does |
|---|---|
analyze_video | Full audio + visual analysis with custom prompts. Uses Gemini multimodal understanding. |
get_transcript | Extract timestamped transcript with speaker identification. Supports 100+ languages via auto-detection. |
ask_about_video | Ask any question about the video content. |
prepare_slideshow_assets | Return ordered slideshow images as MCP image blocks so Claude/the client AI can inspect them directly. |
find_video_moments | Find matching moments with compact/standard/full structured output. |
analyze_video_segment | Analyze only a selected time range. |
prepare_video_context | Analyze once and save a reusable local context for follow-up questions and evidence lookup. |
ask_video_context | Answer from saved context by default; Gemini reanalysis is explicit opt-in. |
list_video_contexts | List saved local contexts. |
delete_video_context | Delete one saved context. |
get_video_frame | Extract a local still frame, using the YouTube fast path when possible. |
get_video_clip | Extract a short local clip, with a 30s cap and YouTube fast path when possible. |
get_video_evidence_asset | Select saved evidence and return a frame or clip reference. |
list_video_sources | Inspect local source/context/asset cache metadata. |
cleanup_video_cache | Dry-run or clean managed cache files; dry-run is the default. |
watch_and_analyze | Extract tutorial steps, shell commands, code snippets, and file paths from technical videos. |
execute_tutorial_steps | Validate and review extracted steps safely; executes only with confirmation. |
check_analysis_job | Poll background job status for TikTok/Instagram async downloads. |
Supported Platforms
| Platform | Method | Speed |
|---|---|---|
| YouTube | Direct Gemini analysis — no download needed for analysis. Frame/clip extraction uses yt-dlp -g stream URLs + ffmpeg when available, with a small section-download fallback. | Instant / fast local extraction |
| TikTok | tikwm.com API (fast) → yt-dlp fallback with a safe MP4 H.264/H.265 selector that avoids unsupported ByteDance bvc2/bytevc2 streams when possible | ~8s |
| Page scrape via curl_cffi (fast) → yt-dlp fallback | ~10s |
Photo / Slideshow Posts
| Platform | Post type | Handling |
|---|---|---|
| TikTok | Photo Mode slideshow | Downloads all images, extracts the music/audio track when available, and sends one multimodal Gemini request. |
| Carousel / single-photo posts | Downloads image slides in order and analyzes them as one post; mixed video slides are skipped with metadata. | |
| YouTube | Community /post/ image attachments | Scrapes ytInitialData, downloads image attachments, and analyzes them through Gemini Files API. |
YouTube videos are analyzed directly through Gemini's native video understanding — zero download, zero upload, maximum speed.
For YouTube evidence assets,
source.mp4is not always required: saved contexts keep the original URL, so frame/clip tools can use the local stream fast path later.
Architecture
| Component | Role |
|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | Latest Flash model, the fast default: full audio + visual understanding in a single pass |
| Gemini 4 Argon | Latest flagship reasoning model, the deep default for detail="full": text, image, video, audio and PDF input |
| FastMCP 3.x | MCP protocol framework over stdio transport |
| yt-dlp + curl_cffi | Video download with Chrome browser impersonation to bypass anti-bot. TikTok downloads prefer locally decodable MP4 H.264/H.265 formats and reject ByteDance bvc2/bytevc2 streams. |
| tikwm.com API | TikTok fast-path fallback when yt-dlp is WAF-blocked |
| ffmpeg | Local frame/clip extraction, including YouTube stream URL extraction without full-video downloads |
| Background Jobs | Async threading for TikTok/Instagram to prevent Claude Desktop timeouts. Failed inner results are reported as failed jobs, not completed jobs. |
Operating Modes
These are behavior modes, not tool names:
| Mode | Behavior |
|---|---|
auto | Default adaptive behavior: YouTube direct analysis; TikTok/Instagram fast API/scrape then yt-dlp fallback; saved contexts reused when available. |
api | Gemini-backed analysis or reanalysis. This is used by analysis tools and explicit Gemini opt-ins. |
client | MCP client workflow mode: long TikTok/Instagram analysis returns a background job_id for polling. |
local | Saved-context, cache, frame, and clip operations that avoid Gemini unless explicitly requested. |
Quick Start
The packaged runtime lives at src/video_url_analyzer_mcp/server.py; the console entry point is video_url_analyzer_mcp:main. Pick whichever install path matches your workflow.
Option A — one-line Windows installer (recommended for new users)
irm https://raw.githubusercontent.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp/main/install.ps1 | iex
The installer follows the current MCP client pattern: it installs/runs from PyPI with uvx, uses an existing GEMINI_API_KEY environment variable when one is already set, otherwise asks for the key only through a hidden prompt, and lets the user choose where to register the server:
- Claude Code
- Claude Desktop
- Codex CLI
- Cursor
- Windsurf
- VS Code / GitHub Copilot
- Google Antigravity
- Cline
Do not append your API key to the PowerShell command. If you skip the key, the installer still registers the server and you can set GEMINI_API_KEY later. If GEMINI_API_KEY is already set in your User environment, the installer will use it directly and print only a masked form like AIza...abcd.
Option B — uvx (no install)
uvx video-url-analyzer-mcp
Works on Windows / macOS / Linux as long as uv is on PATH.
Option C — Windows wizard from a checkout
git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1
The wizard:
- Verifies Python 3.10+ and (optionally)
uv. - Installs the package as an editable checkout or via
uv tool install. - Lets you save
GEMINI_API_KEYto a User environment variable or to a gitignored.env.keys.local. Keys are never printed; the wizard shows only their length. - Lets you pick a default model via
VIDEO_ANALYZER_MODEL. - Runs an offline import smoke test.
- Hands off to
scripts/configure_mcp_clients.ps1for client setup.
Option D — Manual install (any OS)
git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git
cd video-url-analyzer-mcp pip install -e . python -m video_url_analyzer_mcp
Get a free key at Google AI Studio, then set it once in your shell environment (setx GEMINI_API_KEY ... on Windows, or your ~/.zshrc / ~/.bashrc on macOS/Linux). For local dev only, you can also put it in a gitignored .env file in the repo root. The server reads .env. start.bat also reads .env.keys.local, which the wizard writes.
Windows launcher
start.bat loads .env.keys.local (if present), sets VIDEO_ANALYZER_MODE=auto when it is unset, and runs python -m video_url_analyzer_mcp. It sets no model id, so the model variables from your environment or .env apply, as the table below describes. Use it as a command value in any MCP client that prefers a single executable.
Integration
Run scripts/configure_mcp_clients.ps1 for an interactive menu, or copy the snippets below from docs/mcp-config-examples.md. The wizard backs up existing client config, validates JSON/TOML, and never overwrites unrelated MCP servers.
Client configs use video-analyzer as the local MCP server entry name. The published package remains video-url-analyzer-mcp, and the registry name remains io.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp.
Claude Desktop (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": { "video-analyzer": { "command": "uvx", "args": ["video-url-analyzer-mcp"] } } }
The wizard prefers leaving the API key in your OS environment. If you must embed it, add "env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE" }.
Claude Code (CLI)
claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- uvx video-url-analyzer-mcp
Or, after pip install -e . in the repo:
claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- python -m video_url_analyzer_mcp
Codex CLI (~/.codex/config.toml)
[mcp_servers.video-analyzer]
command = "uvx" args = ["video-url-analyzer-mcp"]
VS Code / GitHub Copilot MCP
Workspace registration writes .vscode/mcp.json:
{
"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "video-url-analyzer-gemini-api-key", "description": "Gemini API key for video-url-analyzer-mcp", "password": true } ], "servers": { "video-analyzer": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["video-url-analyzer-mcp"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "${input:video-url-analyzer-gemini-api-key}" } } } }
For all clients, restart the application after editing config so the new MCP server is picked up. Full snippets — including Cursor, Windsurf, Antigravity (%USERPROFILE%\.gemini\antigravity\mcp_config.json), and Cline — live in docs/mcp-config-examples.md.
Usage Examples
# Full video analysis with Gemini 3.8 Flash
analyze_video("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")
Custom analysis prompt
analyze_video("https://www.tiktok.com/@user/video/123", prompt="List every product shown and estimate prices")
Multilingual transcript extraction
get_transcript("https://www.instagram.com/reel/ABC123/", lang="ar")
Ask specific questions about video content
ask_about_vi
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