MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
SERP-based content scoring and optimization with 7 SEO categories.
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": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add content-optimizer -- npx -y content-optimizer-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-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": {
"content-optimizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sharozdawa 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(1.0.0)은 8개월 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.
SERP-based content scoring, entity analysis, and actionable SEO recommendations.
Score your content against top-ranking pages. Know exactly what to improve.
Paid content optimization tools charge $89-$170/month for SERP-based scoring. Content Optimizer gives you the same analysis — for free, self-hosted, and extensible.
| Feature | Content Optimizer | Surfer SEO | Clearscope | Frase |
|---|---|---|---|---|
| Price | Free | $89/mo | $170/mo | $15/mo |
| Self-hosted | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| Open source | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| Content scoring | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Keyword analysis | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Readability analysis | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Heading optimization | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :x: |
| Entity/topic coverage | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| MCP server | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| AI editor integration | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| API access | :white_check_mark: | Paid add-on | :x: | Paid add-on |
| No data limits | :white_check_mark: | Credits-based | Credits-based | Credits-based |
:dart: Content Scoring — Score content 0-100 across 7 SEO categories with per-category breakdowns
:mag: SERP Analysis — Analyze top-ranking pages for word count, headings, and topic benchmarks
:abc: Readability Analysis — Flesch-Kincaid scoring, grade level, sentence length, reading time
:bookmark_tabs: Heading Optimization — Detect hierarchy issues, suggest keyword-rich heading structure
:brain: Entity Coverage — Find topics competitors cover that you're missing
:clipboard: Actionable Recommendations — Prioritized improvements ranked by impact
:robot: MCP Server — Use with Claude Desktop, Cursor, or any MCP-compatible AI tool
| Category | Max Points | What It Measures |
|---|---|---|
| Keyword Usage | 20 | Density, placement in first paragraph and headings |
| Word Count | 15 | Content length vs SERP average and target |
| Heading Structure | 15 | H1/H2/H3 hierarchy, count, keyword inclusion |
| Readability | 15 | Flesch-Kincaid score, grade level |
| Entity Coverage | 15 | Topic coverage vs SERP competitors |
| Content Depth | 10 | Paragraphs, lists, statistics, data points |
| Internal Structure | 10 | Introduction, conclusion, logical flow |
| 100 |
Screenshots coming soon — the web UI is under active development.
git clone https://github.com/sharozdawa/content-optimizer.git
cd content-optimizer npm install
npm run dev
Open http://localhost:3000.
npm run build
npm start
The MCP server lets you use Content Optimizer directly inside AI coding tools like Claude Desktop and Cursor.
No setup required — just add the config:
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "content-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"] } } }
Add to .cursor/mcp.json in your project:
{
"mcpServers": { "content-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"] } } }
cd mcp-server
npm install npm run build
Then use node ./mcp-server/dist/index.js as the command in your MCP config.
| Tool | Description |
|---|---|
score_content | Score content against a keyword across 7 categories (0-100) |
analyze_keyword | Analyze SERP data — top 10 results with word counts, headings, topics |
get_content_recommendations | Get prioritized improvement recommendations |
check_readability | Flesch-Kincaid score, grade level, sentence stats, reading time |
find_missing_topics | Find topics from SERP competitors missing in your content |
optimize_headings | Analyze heading structure and suggest improvements |
| Project | Description |
|---|---|
| [Schema Generator](https://github.com/sharozdawa/schema-gen) | Generate structured data (JSON-LD) for any page — Product, Article, FAQ, HowTo, and more |
| [AI Visibility](https://github.com/sharozdawa/ai-visibility) | Track how your brand appears in AI search engines (ChatGPT, Perplexity, Gemini) |
| [IndexNow MCP](https://github.com/sharozdawa/indexnow-mcp) | Instantly notify search engines when you publish or update content |
| [HumanPen](https://github.com/sharozdawa/humanpen) | AI content humanizer — make AI-generated text sound natural |
Contributions are welcome! See CONTRIBUTING.md for guidelines.
MIT — see LICENSE for details.
Built by Sharoz Dawa