MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Analyze Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider telemetry via API key.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
CONVAI_API_KEY, CONVAI_ANALYTICS_BASE_URLค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"convai-analytics": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convai/analytics-mcp"
],
"env": {
"CONVAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add convai-analytics --env CONVAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @convai/analytics-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"convai-analytics": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convai/analytics-mcp"
],
"env": {
"CONVAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"convai-analytics": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convai/analytics-mcp"
],
"env": {
"CONVAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Conv-AI 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CONVAI_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.5) 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
Local stdio MCP server for Convai Analytics.
This package is the recommended agent interface for Convai Analytics. It lets MCP-capable agents answer questions about your Convai sessions, latency, reliability, usage, and provider/model performance without writing custom SDK scripts. It wraps the public @convai/analytics TypeScript SDK, uses CONVAI_API_KEY, and returns structured JSON plus Vega-Lite chart specs.
Package: @convai/analytics-mcp
Official MCP Registry name: io.github.Conv-AI/convai-analytics-mcp
export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"
npx -y @convai/analytics-mcp@latest
Optional:
export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics"
Leave CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL unset for production. Do not put the API key in source code, committed MCP config, screenshots, or logs.
After adding or changing MCP config, restart Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Codex, or your MCP host so it reloads the server command and CONVAI_API_KEY.
{
"mcpServers": { "convai-analytics": { "command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } } } }
After saving this config, quit and reopen Claude Desktop so it starts the new MCP server.
Use the same stdio command:
{
"command": "npx", "args": ["-y", "@convai/analytics-mcp@latest"], "env": { "CONVAI_API_KEY": "ck_live_your_key_here" } }
For Claude Code, Cursor, Codex-compatible clients, and other stdio MCP hosts, restart the client or start a new session after adding or changing MCP config.
The server is customer-facing and public-safe by design:
@convai/analytics.CONVAI_API_KEY.Core and account tools:
get_summaryget_metrics_cataloglist_sessionsget_session_timelineget_interaction_traceLatency tools:
get_p95_latency_over_timeget_latency_percentile_seriesget_latency_percentile_chartget_latency_threshold_chartget_latency_heatmap_chartget_component_latency_breakdowngenerate_component_latency_chartfind_component_latency_bottlenecksgenerate_interaction_waterfallexplain_slow_sessionReliability tools:
get_error_trendgenerate_error_trend_chartget_error_breakdowngenerate_error_breakdown_chartget_dropped_error_persist_trendgenerate_dropped_error_persist_chartgenerate_reliability_summary_chartgenerate_reliability_trends_chartThese reliability tools use error and dropped-persistence metrics that are available today. If an agent asks for a status distribution, only use group_by=status when the returned rows contain real non-empty status groups; otherwise report that status-tagged aggregate telemetry is not available for that range.
Usage and concurrency tools:
get_usage_trendsgenerate_usage_trends_chartget_character_usage_leaderboardgenerate_character_usage_chartgenerate_session_duration_scatterestimate_active_session_concurrencygenerate_active_session_concurrency_chartgenerate_peak_concurrency_chartProvider and model tools:
get_tts_provider_attributiongenerate_tts_provider_chartget_llm_model_latencygenerate_llm_model_latency_chartcompare_providersPlan-gated advanced tools:
detect_regressionsadvanced_queryPlan-gated tools return typed MCP tool errors for 402/403 responses with the required plan in the message.
The server exposes prompt templates for common customer questions:
why_was_this_session_slowaggregate_latency_distributionp95_latency_trendcomponent_bottleneckstrace_explanationerror_rate_trendsprovider_comparisonusage_summaryconvai://analytics/docs/conceptsconvai://analytics/docs/metrics-referenceconvai://analytics/docs/authenticationconvai://analytics/catalogThe catalog resource fetches the caller's account catalog when CONVAI_API_KEY is available.
How many interactions and unique end users did I have in the last 30 days?
Break it down by character and generate a usage trend chart.
Show aggregate P50/P95/P99 voice.user_to_bot_latency for production readiness sign-off.
Add a 3000 ms p95 threshold line and summarize the worst buckets.
Explain why session s_123 was slow and generate an interaction waterfall if there is a traceable interaction.
Show reliability trends, errors by component, and dropped error-persistence events.
Estimate active session concurrency and show the peak concurrency chart.
From the repo root:
make mcp-install
make mcp-lint make mcp-test make mcp-build make mcp-smoke
Live smoke against production with your own key:
export CONVAI_API_KEY="ck_live_your_key_here"
export CONVAI_ANALYTICS_BASE_URL="https://analytics-api.convai.com/v1/analytics" export CONVAI_ANALYTICS_E2E_RANGE="last_30d" cd packages/mcp npm run e2e:prod
The live smoke accepts empty data for accounts without recent traffic and treats plan-gated 402/403 responses as valid gated results.
The canonical MCP registry manifest is server.json. The server is published to npm and the Official MCP Registry. Additional directories and marketplaces such as GitHub MCP Registry, Smithery, Glama, PulseMCP, mcp.so, and Docker MCP Catalog can reference the same package and registry metadata.