MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server for AI-SEO auditing: schema, robots.txt, llms.txt, citation scoring, and AEO/GEO rewrites
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": {
"ai-seo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add ai-seo -- npx -y @automatelab/ai-seo-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"ai-seo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"ai-seo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AutomateLab-tech 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 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 1개를 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(0.1.1)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.
AI Citation Toolkit for the Model Context Protocol
Audit why AI systems do or do not cite your pages. MCP server. No API keys.
Works inside Claude, Cursor, Windsurf, Codex, and any MCP client that speaks stdio.
robots.txtsameAs coverage that help AI systems identify the subjectog:url, hreflang, noindex trapslastmod signals that tell crawlers the page is currentYou: Run an AI-SEO audit on
https://automatelab.tech/launching-the-ai-seo-mcp/.
Result (truncated):
{
"url": "https://automatelab.tech/launching-the-ai-seo-mcp/", "score": 61, "grade": "C", "dimension_scores": { "schema": 45, "technical": 80, "structure": 40, "robots": 90, "freshness": 85, "authority": 40, "entity_density": 21, "sitemap": 100 }, "findings": [ { "severity": "critical", "category": "structure", "message": "No FAQ structure found (no FAQPage schema or H3 question headings).", "fix": "Add FAQ H3 headings ending in '?' with answer paragraphs, and a FAQPage JSON-LD block.", "estimated_impact": "high" }, { "severity": "warning", "category": "authority", "message": "Low authority signals - missing Organization or author Person schema.", "fix": "Add Organization JSON-LD and Article.author as a Person node with sameAs links.", "estimated_impact": "high" } ] }
Each finding names the exact fix. No opaque scores, no guesswork.
npx -y @automatelab/ai-seo-mcp
Requires Node 20 or later.
Add to %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) or ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS):
{
"mcpServers": { "ai-seo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@automatelab/ai-seo-mcp"] } } }
Restart Claude Desktop. Any MCP client that supports stdio transport works - same command / args pattern.
By default audit_page reads raw HTML — fast, but misses content on React/Vue/Angular SPAs. Pass render: "headless" to spin up Chromium and audit the rendered DOM (adds 3-10s per audit).
One-time install:
npm install playwright-core
npx playwright install chromium
Then call audit_page with render: "headless". Use static for everything else — most marketing sites and docs render fine without it.
This repo doubles as a GitHub Action. Drop it in a workflow to fail a PR when any page regresses below an AI-citation score - the same audit engine, gated on every change.
- uses: actions/checkout@v4
The Action builds the auditor from the pinned ref, runs audit_page on each URL, writes a scorecard to the job summary, and exits non-zero if any URL falls below min-score (when fail-on-regression is true). Outputs: min_score_observed, urls_audited, report_path. Full example: examples/github-action-usage.yml.
MCP tool surface (20 tools)
| Tool | Purpose |
|---|---|
audit_page | Composite AI-SEO audit with 8-dimension scoring (schema, technical, structure, robots, freshness, authority, entity density, sitemap). |
audit_schema | Validate JSON-LD against Schema.org rules and AI-citation best practice. Flags deprecated patterns. |
audit_canonical | Canonical link integrity, trailing-slash hygiene, og:url consistency. |
audit_site | Single-call site sweep: audit_page + check_robots + check_sitemap + audit_schema with overall grade and top-5 fixes. |
audit_sitemap | Site-wide content audit: stride-sample N URLs from the sitemap, run audit_page on each, return distribution + worst pages + top findings. |
check_robots | Parse robots.txt and report per-crawler allow/disallow for all known AI crawlers. Surfaces the GPTBot-blocked-but-OAI-SearchBot-allowed trap. |
check_sitemap | Validate XML sitemaps: presence, URL count, lastmod freshness, image/video extensions. |
check_technical | HEAD tag audit: canonical, OpenGraph, Twitter Card, hreflang, HTTPS, noindex, title hygiene. |
score_ai_overview_eligibility | Score a page's probability of appearing in Google AI Overviews using current correlation factors. |
score_citation_worthiness | Score how citable a page or text block is for Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews, and Claude. Includes per-section chunk_analysis / extractability_score: how cleanly an LLM can lift a standalone answer from each heading. |
score_agentic_browsing | Score a page against the Lighthouse "Agentic Browsing" category (May 2026): llms.txt, WebMCP, accessibility-tree integrity, and layout stability. |
score_test_citation | Simulate "would an AI engine cite this for this query?" via MCP sampling, with deterministic heuristic fallback. |
llms_txt_generate | Generate llms.txt and optionally llms-full.txt from a domain's sitemap. |
llms_txt_validate | Lint an existing llms.txt for spec compliance and broken links. |
rewrite_aeo | Rewrite content for Answer Engine Optimization (BLUF structure, FAQ format, schema additions). |
rewrite_geo | Rewrite content for Generative Engine Optimization (entity definitions, comparison tables, synthesis-ready structure). |
extract_entities | Extract named entities, sameAs links, and citation-density score from a page's content and structured data. |
diff_pages | Compare two URLs for AI citation-worthiness: side-by-side dimension scores, gap analysis, and prioritized fix recommendations for url_a. |
report_save | Render an audit_page / audit_site result as a Markdown report and write it to disk under MCP_WORKSPACE_ROOT. |
v0.4.0 renamed tools from flat
snake_caseto dot-notation (audit_page,check_robots, …) for a navigable hierarchy. Update any saved invocations.
Environment variables: see ENV.md.
Bug reports, feature ideas, and PRs welcome. See CONTRIBUTING.md.
To report a vulnerability, see SECURITY.md.
MIT - see LICENSE.
Built by automatelab.tech
See the maintenance guide for interpretation limits, current tool names where applicable, and reproducible verification.