MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server for AI-SEO auditing: schema, robots.txt, llms.txt, citation scoring, and AEO/GEO rewrites
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ai-seo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add ai-seo -- npx -y @automatelab/ai-seo-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ai-seo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ai-seo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@automatelab/ai-seo-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AutomateLab-tech ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.