MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
UX research platform: manage studies, browse templates, read responses and analytics.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://francolabs.vercel.app/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http francolabs https://francolabs.vercel.app/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"francolabs": {
"url": "https://francolabs.vercel.app/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"francolabs": {
"type": "http",
"url": "https://francolabs.vercel.app/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://francolabs.vercel.app/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub glauberfrancodesign ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
Connect AI assistants to FrancoLabs — a UX research platform — over the Model Context Protocol. Let Claude, ChatGPT and other MCP clients create and manage studies, browse templates, read participant responses and analytics, run AI-grounded analysis, and turn insights into product opportunities on your behalf.
https://francolabs.vercel.app/mcp2025-06-18)io.github.glauberfrancodesign/francolabsSettings → Connectors → *Add custom connector* → URL:
https://francolabs.vercel.app/mcp
Complete the OAuth consent screen — you choose exactly which scopes to grant and can toggle read-only access.
Enable Developer Mode, then Settings → Connectors → *Add* → same URL. Authenticate via the OAuth flow.
Generate a Personal Access Token in Settings → Integrations, then:
claude mcp add --transport http francolabs \
"https://francolabs.vercel.app/mcp" \ --header "Authorization: Bearer "
A tool listed with two scopes needs both. AI marks tools that call a language model and use AI credits; the model only sees the deterministic digest and curated insights, with e-mail addresses and phone numbers masked first.
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_question_types | templates:read | Question/block types with the exact settings shape and a valid example |
list_templates | templates:read | Study templates, optionally by category |
list_workspaces | projects:read | Workspaces (teams) you belong to and your role in each |
list_projects | projects:read | Your projects, optionally by status |
get_project | projects:read | A single project by id |
get_plan | projects:read | The workspace plan and current usage: limits, what is enforced now, grants and when extended access ends, and the per-person AI-create cap |
create_project | projects:write | Create a project (optionally in a specific workspace) |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_studies | studies:read | Studies, filtered by status and/or project |
get_study | studies:read | A full study with blocks and settings |
create_study | studies:write | Create a Draft study; blocks are validated against list_question_types |
update_study | studies:write | Update title, blocks, project; settings is a partial update |
set_study_status | studies:write | Launch a Draft, pause, resume a Paused study, or complete it |
delete_study | studies:write | Permanently delete a study and its responses |
generate_study_from_objective | studies:read | AI — turn a research objective into a typed study skeleton |
review_study_quality | studies:read | AI — survey-design review with a quality score per block |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_responses | responses:read | Raw participant responses, newest first — may contain personal data written by respondents; pass redact: true to mask e-mails and phones |
get_study_analytics | responses:read | Aggregated KPIs: responses, completion, duration, NPS, distributions |
get_study_digest | responses:read | Deterministic, PII-free statistical digest for every question type |
run_universal_analysis | responses:read + studies:write | AI — run/refresh the full analysis (replaces non-pinned AI insights) |
analysis_chat | responses:read | AI — ask a question grounded in the digest and cached analysis |
get_insights | responses:read | Curated insight cards, pinned first |
upsert_insight | responses:read + studies:write | Create or edit a curated insight card |
rate_insight | responses:read + studies:write | Record 👍/👎 feedback on an insight |
suggest_tags | responses:read + studies:write | AI — tag insights with a consistent product taxonomy |
set_insight_tags | responses:read + studies:write | Replace the tags of one insight |
research_memory_query | responses:read + studies:write | AI — cross-study question answered from past curated insights |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_opportunities | responses:read | Product opportunities distilled for a study |
create_opportunity_from_insights | responses:read + studies:write | AI — distill insights into draft opportunities |
suggest_next_research_steps | responses:read | AI — 3–5 follow-up studies that de-risk open opportunities |
generate_decision_packet | responses:read + studies:write | AI — stakeholder-ready decision package (Markdown) |
list_decision_packets | responses:read | Decision packages already generated for a study |
export_opportunity | responses:read + studies:write | Export an opportunity to Linear as an issue — internal users only |
list_external_task_links | responses:read | Linear issues already created from a study's opportunities |
| Tool | Scope | Description |
|---|---|---|
list_contacts | contacts:read | Respondent contacts of the workspace — personal data (e-mail, name, locale/country, research consent, tags, response counts) |
get_contact | contacts:read | One contact with the studies they answered — personal data |
tag_contacts | contacts:write | Add/remove tags on contacts to segment respondents — never put sensitive information in tags |
create_project and create_study write into a workspace — pass workspaceId (see list_workspaces), or omit it to use your oldest workspace by default. Write tools also require an editor role (owner, admin or member) in the study's workspace; viewers can only read.
Two resources are also exposed: francolabs://templates and francolabs://question-types.
templates:read · projects:read · projects:write · studies:read · studies:write · responses:read · contacts:read · contacts:write
`contacts:read` and `contacts:write` give access to personal data of your respondents (e-mail, name, locale/country, research consent, tags and response history). They are opt-in: the consent screen and the Read-only token preset leave them unchecked; grant them only to assistants that need your contacts base. responses:read returns raw answers, which can also contain personal data typed by respondents.
Tools you didn't grant are hidden from tools/list. A read-only grant blocks every write tool server-side, regardless of scopes.
This repository mirrors the server's source for transparency. The server runs as a Supabase Edge Function (src/mcp, src/mcp-oauth, src/_shared).
© FrancoLabs. All rights reserved.