MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local sports math, DFS settlement, bet analytics, and game-entertainment tools.
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": {
"dfs-engine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@buzzr/mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add dfs-engine -- npx -y @buzzr/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dfs-engine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@buzzr/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"dfs-engine": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@buzzr/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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Buzzr-app 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 (5.1.0) เข้า registry 4 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
MCP server exposing the @buzzr sports engines to AI agents — DFS settlement, odds math, and entertainment predictions as tools.
@buzzr/mcp is a Model Context Protocol stdio server that puts the whole @buzzr engine family in front of any MCP-capable agent (Claude Desktop, Claude Code, or your own client). All math and policy logic lives in the underlying engines — this package is a thin, schema-validated tool surface:
@buzzr/dfs-engine — pick-em settlement with versioned compatibility and custom policies@buzzr/bets-core — no-vig fair lines, parlay pricing, expected value, Kelly staking@buzzr/entertainment-engine — ML buzz-score predictions and personalized game rankingRun it directly with npx (Node 22+). Pin the version you reviewed instead of silently accepting a future latest release:
npx -y @buzzr/mcp@5.1.0
The server speaks MCP over stdio: JSON-RPC on stdin/stdout, logs on stderr. It exposes 11 tools with bounded inputs and outputs, and does not fetch live odds, box scores, operator accounts, or private user data.
The Buzzr Sports Engine listing on Smithery packages the exact published @buzzr/mcp@5.1.0 artifact as a local stdio MCPB. It is a distribution and installation surface, not a hosted HTTP service. To add it to Codex through Smithery:
npx -y smithery@1.2.0 mcp add sarveshsea/buzzr-sports-engine --client codex
Smithery writes the corresponding MCP configuration for the selected client. Use the direct npm command above when you need both the server package and its launcher configuration pinned explicitly.
Add this to claude_desktop_config.json from Settings → Developer → Edit Config, then fully quit and reopen Claude Desktop:
{
"mcpServers": { "buzzr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"] } } }
claude mcp add --transport stdio buzzr -- npx -y @buzzr/mcp@5.1.0
For a version-controlled project configuration, add this to .mcp.json, trust the project when prompted, and start a new Claude Code session:
{
"mcpServers": { "buzzr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"] } } }
Confirm it with claude mcp get buzzr; inside Claude Code, /mcp shows the connection and discovered tool count.
Add this to the repository's .cursor/mcp.json (or the equivalent user-level MCP configuration), then fully restart Cursor:
{
"mcpServers": { "buzzr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"] } } }
Open Cursor Settings → MCP to confirm buzzr connected and exposed 11 tools. See Cursor's MCP documentation if your installed Cursor version presents a different settings location.
The Codex CLI, IDE extension, and app share config.toml. The one-command user setup is:
codex mcp add buzzr -- npx -y @buzzr/mcp@5.1.0
Or add the equivalent block to ~/.codex/config.toml for all projects, or to a trusted repository's .codex/config.toml for that project only:
[mcp_servers.buzzr]
command = "npx" args = ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"]
Run codex mcp get buzzr, then start a new Codex task after changing the configuration.
Use this process configuration in any client that accepts a command plus args:
{
"name": "buzzr", "transport": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@buzzr/mcp@5.1.0"], "env": {} }
Treat stdout as JSON-RPC only, read diagnostics from stderr, and close the child process's stdin during shutdown. The client must perform the MCP lifecycle below; starting npx in a terminal and seeing it remain open is normal for a stdio server waiting for a client.
The client sends initialize first. Verify the serverInfo.name field is "buzzr", the serverInfo.version field is the installed package version, and the response has a capabilities.tools object. Send notifications/initialized, then call tools/list. The server returns the 11 tools in the catalog below with their input schemas. It does not advertise data fetching, resources, or prompts.
examples/mcp-calls.json is a machine-readable JSON-RPC transcript with the initialization expectation, exact tool discovery order, and a safe list_book_policies → validate_dfs_entry → grade_dfs_entry workflow. The repository replays that workflow through a real MCP client in CI.
node --version, npm --version, and npx --version.npm view @buzzr/mcp@5.1.0 version, then run npm cache verify. If npm reports cache corruption, repair npm's cache before retrying; npm cache clean --force is a last resort because it removes the whole local cache.PATH than an interactive shell. On macOS or Linux, run command -v npx; on Windows, run where.exe npx. If the client cannot find npx, use that absolute path as command (normally npx.cmd on Windows) or launch the client from an environment where Node is on PATH.listening on stdio diagnostic to stderr and waits for JSON-RPC input.| Tool | Engine | What it does |
|---|---|---|
grade_dfs_entry | @buzzr/dfs-engine | Settle one transport-bounded 1–12-leg entry; executable built-in policies currently allow at most 6 PrizePicks or 8 Underdog legs. |
grade_dfs_entries | @buzzr/dfs-engine | Settle 1–50 entries, up to 600 total legs, with bounded concurrency and isolated failures. |
validate_dfs_entry | @buzzr/dfs-engine | Return structured engine validation issues for a candidate entry without settling it. |
list_book_policies | @buzzr/dfs-engine | List authoritative executable profile snapshots and metadata-only drafts, including status, verification, sources, and complete play types. |
fair_line | @buzzr/bets-core | Remove vig from both sides of one two-way market. |
closing_line_value | @buzzr/bets-core | Compare placed and closing prices for the same selection. |
parlay_value | @buzzr/bets-core | Price independent parlay legs, compare offered odds, and optionally calculate expected value. |
kelly_stake | @buzzr/bets-core | Calculate full and fractional Kelly stakes from a supplied win probability. |
summarize_bet_history | @buzzr/bets-core | Summarize up to 500 bets with overall and UTC-period rollups, drawdown, and streaks. |
predict_game_buzz | @buzzr/entertainment-engine | Predict one game's 1–10 entertainment score with confidence and factor detail. |
rank_games | @buzzr/entertainment-engine | Rank 1–100 candidate games for a bounded taste profile. |
Tool strings, identifiers, arrays, stdio frames, concurrent calls, and serialized results are bounded. American odds must be within [-100000, -100] or [100, 100000]. grade_dfs_entries, closing_line_value, and summarize_bet_history return string contractVersion: "1".
Operator-named policies are independent compatibility profiles, not official rules engines or evidence of affiliation:
Displayed lineup terms are authoritative. Call list_book_policies before grading, inspect verification and sources, and obtain explicit operator rulings for DNPs, reboots, ties, rescues, voids, and corrections. The tool lists future fixtures with executable: false; grading tools reject draft book IDs because drafts are metadata, not settlement implementations.
invalid_input result through an MCP client transport or a direct exported tool.handler(...) call. At most eight compact validation issues are included; raw Zod errors are never returned.tools/call request with invalid tool arguments.validate_dfs_entry intentionally accepts a bounded candidate object and returns the engine's structured validation report.isError: true results such as tool_execution_failed, entry_settlement_failed, server_busy, or result_too_large. Internal error details are not public."Did my PrizePicks slip hit?"
User: I had a $10 2-pick power play: LeBron over 25.5 points (he scored 31)
and Curry over 27.5 (he scored 33). What's the payout?
Agent calls
grade_dfs_entry:
`json
{
"entryId": "slip-1",
"bookId": "prizepicks",
"playTypeId": "power",
"stake": 10,
"displayedMultiplier": 3,
"legs": [
{ "legId": "l1", "playerName": "LeBron James", "league": "NBA", "propType": "points", "line": 25.5, "direction": "over", "actual": 31 },
{ "legId": "l2", "playerName": "Stephen Curry", "league": "NBA", "propType": "points", "line": 27.5, "direction": "over", "actual": 33 }
]
}
`
Result:
"status": "won","payout": { "total": 30, "withdrawable": 30, "bonus": 0 }—
both supplied actuals clear their lines and the submitted 3× displayed multiplier
is consistent with the selected compatibility table. Confirm the actual entry
details before tr
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo