MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Universal web content extraction — any URL to LLM-ready markdown. HTML, YouTube, PDF, DOCX.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"markgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"markgrab"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add markgrab -- uvx markgrab프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"markgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"markgrab"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"markgrab": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"markgrab"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
게시자(ArkNill)가 저장소 소유자(QuartzUnit)가 아니에요. 다른 사람이 등록했을 수 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 0개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
한국어 문서 · llms.txt
Universal web content extraction — any URL to LLM-ready markdown.
from markgrab import extract
result = await extract("https://example.com/article") print(result.markdown) # clean markdown print(result.title) # "Article Title" print(result.word_count) # 1234 print(result.language) # "en"
pip install markgrab
Optional extras for specific content types:
pip install "markgrab[browser]" # Playwright for JS-rendered pages
pip install "markgrab[youtube]" # YouTube transcript extraction pip install "markgrab[pdf]" # PDF text extraction pip install "markgrab[docx]" # DOCX text extraction pip install "markgrab[all]" # everything
import asyncio
from markgrab import extract
async def main():
result = await extract("https://example.com/article")
result = await extract("https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")
result = await extract("https://arxiv.org/pdf/1706.03762")
result = await extract( "https://example.com", max_chars=30_000, # limit output length (default: 50K) use_browser=True, # force Playwright rendering stealth=True, # anti-bot stealth scripts (opt-in) timeout=60.0, # request timeout in seconds proxy="http://proxy:8080", )
asyncio.run(main())
markgrab https://example.com # markdown output
markgrab https://example.com -f text # plain text markgrab https://example.com -f json # structured JSON markgrab https://example.com --browser # force browser rendering markgrab https://example.com --max-chars 10000 # limit output
result.title # page title
result.text # plain text result.markdown # LLM-ready markdown result.word_count # word count result.language # detected language ("en", "ko", ...) result.content_type # "article", "video", "pdf", "docx" result.source_url # final URL (after redirects) result.metadata # extra metadata (video_id, page_count, etc.)
flowchart TD
A["🔗 URL Input"] --> B{"Content\nType?"} B -->|"HTML"| C["HTTP fetch\n(httpx)"] C --> D{"JS\nrequired?"} D -->|"no"| E["HTML Parser\n→ clean markdown"] D -->|"yes"| F["Playwright\nfallback"] F --> E B -->|"YouTube"| G["Transcript API\n→ timestamped markdown"] B -->|"PDF"| H["PDF Parser\n→ structured markdown"] B -->|"DOCX"| I["DOCX Parser\n→ markdown"] E --> J["✅ LLM-ready\nMarkdown"] G --> J H --> J I --> J
For HTML pages, if the initial httpx fetch yields fewer than 50 words, MarkGrab automatically retries with Playwright to handle JavaScript-rendered content.
This software is provided for legitimate purposes only. By using MarkGrab, you agree to the following:
robots.txt. Users are solely responsible for checking and respecting robots.txt directives and the terms of service of any website they access.youtube-transcript-api library, which uses YouTube's internal (unofficial) caption API. This may not comply with YouTube's Terms of Service. Use at your own discretion and risk.stealth=True feature modifies browser fingerprinting signals to reduce bot detection. This feature is intended for legitimate use cases such as testing, research, and accessing content that is publicly available to regular browser users. Users are responsible for ensuring their use complies with applicable laws and the terms of service of target websites.THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND. See the LICENSE file for the full MIT license text.
MarkGrab builds on excellent open-source work and well-established techniques:
anti_bot/stealth.py modulearticle > main > body) and link density filtering concepts used in the density filterBuilt with httpx, BeautifulSoup, markdownify, Playwright, youtube-transcript-api, pdfplumber, and python-docx.
MIT
Part of the QuartzUnit ecosystem — composable Python libraries for data collection, extraction, search, and AI agent safety.