MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Fetch transcripts, subtitles, chapters, metadata and frames from YouTube and 10+ video platforms
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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start:mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http transcriptor https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcpclaude mcp add transcriptor -- docker run -i --rm docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24 npm run start:mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"transcriptor": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start: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": {
"transcriptor": {
"type": "http",
"url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"transcriptor": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/artsamsonov/transcriptor-mcp:1.5.24",
"npm",
"run",
"start:mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 samson-art 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
972ms 만에 응답(HTTP 401)
OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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.
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.24)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
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.
Connect one server. Then ask Claude, ChatGPT or etc about a video: the transcript, the chapters, the metadata, or a single frame. It works with 11 platforms, not only YouTube.
[Connect](#-connect-in-30-seconds) · [What to ask](#-what-you-can-ask) · [Widgets](#-widgets) · [Platforms](#-platforms) · [Self-host](#-self-host)
The hosted endpoint is:
https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp
claude mcp add --transport http transcriptor https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp
Then run /mcp and approve the sign-in in the browser. After this, claude mcp list shows ✔ Connected.
| Client | What to do |
|---|---|
| Claude (web and desktop) | Open Settings → Customize → Connectors. Select Add → Add custom connector, paste https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp, then select Add. |
| ChatGPT | Open Transcriptor in the ChatGPT plugin directory and select Install plugin; sign in when asked. Or in ChatGPT open Plugins, search Transcriptor, select Install plugin. Then mention @Transcriptor in a chat. |
| Codex | Same directory, one install: ChatGPT and Codex share it. In a Codex task open Sources → Use plugins → Transcriptor; in the CLI, /plugins. |
If your client is not in the list above, add the server with this configuration:
{
"mcpServers": { "transcriptor": { "url": "https://transcriptor.gateway.mcpal.io/mcp" } } }
If you want to run the server yourself, read Self-host. The tools are the same and you need no account.
| Ask for this | Tool |
|---|---|
| *"Summarize this video for me"* | get_transcript |
| *"Give me the subtitles as an SRT file"* | get_raw_subtitles |
| *"Is there a German track for this video?"* | get_available_subtitles |
| *"Who published this and how many views?"* | get_video_info |
| *"Go to the part about pricing"* | get_video_chapters |
| *"Show me the screen at 4:12"* | get_video_frame |
| *"Get English transcripts for the first 5 videos in this playlist"* | get_playlist_transcripts |
| *"Find recent videos about X"* | search_videos (YouTube) |
Long transcripts come in parts. Each response gives a cursor for the next part, so no text is lost.
Full tool reference (input and structured response)
Each tool that takes a video accepts url. This is a link from a supported platform or a plain YouTube ID. Each tool returns content (text for the chat) and structuredContent (typed JSON for your code).
get_transcriptClean plain text, without timestamps, HTML, or speaker names. Without lang, the tool returns the track in the video's original language. Most platforms other than YouTube do not say which language a video is in; when the tool cannot tell which track that is, it answers with the list of tracks, and you call it again with type and lang. The inputs are the same as for get_raw_subtitles.
Response: videoId, url (the video page, as the server resolved it), type, lang, text, is_truncated, total_length, start_offset, end_offset. When more text is available, the response also has next_cursor.
get_raw_subtitlesRaw SRT or VTT content, in parts.
Input:
type — official or auto. Without lang, the tool picks a track of this typelang — a language code or track name, as get_available_subtitles lists it. Without it, the video's original language, as for get_transcriptresponse_limit — default 50000, minimum 1000, maximum 200000next_cursor — the cursor of the previous responseResponse: the fields of get_transcript, plus format (srt or vtt) and content.
get_available_subtitlesResponse: official and auto. Each field is a sorted list of language codes. Use this tool first, then give type and lang to the tools above.
get_video_infoExtended metadata from yt-dlp:
videoId, title, description, webpageUrluploader, uploaderId, channel, channelId, channelUrlduration, uploadDate, viewCount, likeCount, commentCounttags, categories, liveStatus, isLive, wasLive, availabilitythumbnail and thumbnailsget_video_chaptersResponse: chapters. Each item has startTime, endTime, and title. When the video has no chapters, the list is empty.
get_video_frameInput:
timecode — "MM:SS" or "HH:MM:SS.mmm"seconds — an alternative to timecode. Give one of the two, not bothformat — jpeg (default) or pngwidth — default 1280, maximum 1920, never larger than the sourcequality — 2 to 31, for jpeg onlyResponse: an image block, plus url, timestampSeconds, timestamp, mimeType, sizeBytes, and width. This tool needs ffmpeg. The Docker image includes it.
get_playlist_transcriptsInput:
url — a playlist URL, or a watch URL with list=type, lang, format — the same as get_raw_subtitles, except that lang is required: the original language is picked only for one video at a timeplaylistItems — a yt-dlp -I value such as 1:5, 1,3,7, or -1maxItems — the maximum number of videosResponse: results. Each item has videoId and text.
search_videosInput:
query — the search textlimit — default 10, maximum 50offset — the number of results to skipuploadDateFilter — hour, today, week, month, or yearresponse_format — json (default) or markdownResponse: results. Each item has videoId, title, url, duration, uploader, viewCount, and thumbnail.
Four tools have an interactive interface: get_transcript, get_video_info, get_video_frame, and search_videos. Clients that support MCP Apps and the ChatGPT Apps SDK show this interface in the chat. Other clients get the same data as text and JSON.
search_videos · "model context protocol MCP server production"
get_video_frame · an architecture slide at 3:30
get_transcript · a 3-minute MCP explainer, official captions
get_video_info · channel, views, likes, and 169 caption languages
YouTube · Twitter/X · Instagram · TikTok · Twitch · Vimeo · Facebook · Bilibili · VK · Dailymotion · Reddit
Each tool that takes a video accepts a link from these 11 platforms. The tool search_videos works with YouTube only, through yt-dlp ytsearch.
The server does not download video or audio files for you. It returns text, metadata, and single frames.
The tools are the same as on the hosted endpoint. You need no account.
Run the server with Docker. The image serves Streamable HTTP on port 4200:
docker run --rm -p 4200:4200 artsamsonov/transcriptor-mcp:latest
Then point your client at http://localhost:4200/mcp.
For stdio, give the image an explicit command:
docker run --rm -i artsamsonov/transcriptor-mcp:latest npm run start:mcp
{
"mcpServers": { "transcriptor": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "artsamsonov/transcriptor-mcp:latest", "npm", "run", "start:mcp"] } } }
The server starts with no environment variables. Each variable below is optional.
| Variable | Default | Function |
|---|---|---|
MCP_PORT and MCP_HOST | 4200 and 0.0.0.0 | The HTTP listener |
COOKIES_FILE_PATH | — | A Netscape cookies file for videos that need an account. See cookies.example.txt |
WHISPER_MODE | off | Set local or api to transcribe the audio when a video has no subtitles. Then set WHISPER_BASE_URL or WHISPER_API_KEY. WHISPER_MAX_DURATION_SECONDS skips longer videos and live streams; a video whose length the platform does not report is measured with ffprobe after the audio download |
CACHE_MODE | off | Set redis and CACHE_REDIS_URL to cache subtitles and metadata |
YT_DLP_MAX_CONCURRENCY | 4 | How many yt-dlp/ffmpeg processes may run at once. YT_DLP_MAX_QUEUE (8) is how many calls may wait; beyond that a call is refused at once with "server busy". A call peaks at ~40 MiB, so the cap bounds platform throttling and latency, not memory |
SUBTITLES_RATE_LIMIT_HOLD_MS | 600000 | After a platform answers 429 to a subtitle download, the server stops asking that platform for subtitles for this long and answers rate_limited right away. Each repeat doubles the wait, up to an hour; a successful download clears it. Metadata is not held back |
CANARY_INTERVAL_MS | 900000 | How often the HTTP server fetches one transcript to prove the path still works. 0 turns it off; CANARY_URL picks the video |
YT_DLP_* | — | Timeouts, proxy, and JS runtimes. See .env.example |
The
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요