プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Video URL Analyzer

作者:u2n4バージョン 1.5.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp

インストール

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。

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

Cursorで開く

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。

VS Codeで開く

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.

作者:surendranb成長中↓ 1088/週★ 24411 日前更新

パソコンで動く

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:

ToolWhat it does
analyze_videoFull audio + visual analysis with custom prompts. Uses Gemini multimodal understanding.
get_transcriptExtract timestamped transcript with speaker identification. Supports 100+ languages via auto-detection.
ask_about_videoAsk any question about the video content.
prepare_slideshow_assetsReturn ordered slideshow images as MCP image blocks so Claude/the client AI can inspect them directly.
find_video_momentsFind matching moments with compact/standard/full structured output.
analyze_video_segmentAnalyze only a selected time range.
prepare_video_contextAnalyze once and save a reusable local context for follow-up questions and evidence lookup.
ask_video_contextAnswer from saved context by default; Gemini reanalysis is explicit opt-in.
list_video_contextsList saved local contexts.
delete_video_contextDelete one saved context.
get_video_frameExtract a local still frame, using the YouTube fast path when possible.
get_video_clipExtract a short local clip, with a 30s cap and YouTube fast path when possible.
get_video_evidence_assetSelect saved evidence and return a frame or clip reference.
list_video_sourcesInspect local source/context/asset cache metadata.
cleanup_video_cacheDry-run or clean managed cache files; dry-run is the default.
watch_and_analyzeExtract tutorial steps, shell commands, code snippets, and file paths from technical videos.
execute_tutorial_stepsValidate and review extracted steps safely; executes only with confirmation.
check_analysis_jobPoll background job status for TikTok/Instagram async downloads.
Supported Platforms
PlatformMethodSpeed
YouTubeDirect 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
TikToktikwm.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
InstagramPage scrape via curl_cffi (fast) → yt-dlp fallback~10s
Photo / Slideshow Posts
PlatformPost typeHandling
TikTokPhoto Mode slideshowDownloads all images, extracts the music/audio track when available, and sends one multimodal Gemini request.
InstagramCarousel / single-photo postsDownloads image slides in order and analyzes them as one post; mixed video slides are skipped with metadata.
YouTubeCommunity /post/ image attachmentsScrapes 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.mp4 is not always required: saved contexts keep the original URL, so frame/clip tools can use the local stream fast path later.


Architecture

ComponentRole
Gemini 3.8 FlashLatest Flash model, the fast default: full audio + visual understanding in a single pass
Gemini 4 ArgonLatest flagship reasoning model, the deep default for detail="full": text, image, video, audio and PDF input
FastMCP 3.xMCP protocol framework over stdio transport
yt-dlp + curl_cffiVideo 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 APITikTok fast-path fallback when yt-dlp is WAF-blocked
ffmpegLocal frame/clip extraction, including YouTube stream URL extraction without full-video downloads
Background JobsAsync 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:

ModeBehavior
autoDefault adaptive behavior: YouTube direct analysis; TikTok/Instagram fast API/scrape then yt-dlp fallback; saved contexts reused when available.
apiGemini-backed analysis or reanalysis. This is used by analysis tools and explicit Gemini opt-ins.
clientMCP client workflow mode: long TikTok/Instagram analysis returns a background job_id for polling.
localSaved-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_KEY to 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.ps1 for 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

PopNxに聞く