MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
DuckDuckGo search as JSON. Ranked results, ads in their own array, 37 regions.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
HASDATA_API_KEY, x-api-keyค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"duckduckgo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hasdata/duckduckgo-mcp"
],
"env": {
"HASDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http duckduckgo 'https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo' --header 'x-api-key: ใส่ค่าของคุณ'claude mcp add duckduckgo --env HASDATA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @hasdata/duckduckgo-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"duckduckgo": {
"url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo",
"headers": {
"x-api-key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"duckduckgo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hasdata/duckduckgo-mcp"
],
"env": {
"HASDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"duckduckgo": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo",
"headers": {
"x-api-key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"duckduckgo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@hasdata/duckduckgo-mcp"
],
"env": {
"HASDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
x-api-key ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน hasdata.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: HASDATA_API_KEY, x-api-key
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.7) เข้า registry 43 วันที่ผ่านมา
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
A hosted DuckDuckGo MCP server that gives Claude, Cursor, Windsurf and any other MCP client DuckDuckGo search results as structured JSON. Ranked organic results with positions, ads in their own array, DuckDuckGo's own AI answer, and 37 regions to target. Built for volume and for parsing, with no local browser and no fallback chain to configure.
1,000 free credits every month, no card required, which is 100 searches.
https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo
An MCP client that speaks streamable HTTP with custom headers. A HasData API key from the dashboard, free to create. Nothing else. This is a remote server, so the simplest path is a URL and a header, with no browser package to add and no local process to keep up. A stdio-only client can use the @hasdata/duckduckgo-mcp (npm) or hasdata-duckduckgo-mcp (PyPI) launcher instead.
The server URL is the same for every client. We run it hands-on in Claude Code and Claude Desktop. The other blocks follow each client's own documented format for a remote server.
| Field | Value |
|---|---|
| URL | https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo |
| Transport | HTTP, streamable |
| Auth header | x-api-key: HASDATA_API_KEY |
Clients with OAuth support can add the same URL as a connector and sign in without putting a key in a config file.
Claude Code
claude mcp add --transport http duckduckgo "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo" \
--header "x-api-key: HASDATA_API_KEY"
Claude Desktop
Settings, then Connectors, then Add custom connector, then paste https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo and sign in.
For the config-file route, Claude Desktop loads only local (stdio) servers, so it reaches a remote server through a stdio launcher. The @hasdata/duckduckgo-mcp package is that launcher, and it reads the key from the environment. Add this to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "duckduckgo": { "command": "npx", "args": ["-y", "@hasdata/duckduckgo-mcp"], "env": { "HASDATA_API_KEY": "YOUR_KEY" } } } }
Python instead of Node? Swap the launcher for the PyPI package, which uvx runs without a manual install:
{
"mcpServers": { "duckduckgo": { "command": "uvx", "args": ["hasdata-duckduckgo-mcp"], "env": { "HASDATA_API_KEY": "YOUR_KEY" } } } }
Cursor
~/.cursor/mcp.json for every project, or .cursor/mcp.json for one:
{
"mcpServers": { "duckduckgo": { "url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json. Windsurf calls the field serverUrl, not url:
{
"mcpServers": { "duckduckgo": { "serverUrl": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
Cline
{
"mcpServers": { "duckduckgo": { "url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo", "type": "streamableHttp", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" }, "disabled": false } } }
VS Code
.vscode/mcp.json in the workspace:
{
"servers": { "duckduckgo": { "type": "http", "url": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
Codex CLI
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.duckduckgo]
url = "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo"
[mcp_servers.duckduckgo.headers] "x-api-key" = "HASDATA_API_KEY"
Gemini CLI
~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "duckduckgo": { "httpUrl": "https://mcp.hasdata.com/mcp?apis=duckduckgo", "headers": { "x-api-key": "HASDATA_API_KEY" } } } }
Prompts, not code. Paste one in and the agent calls the tool itself. Each is annotated with the calls it takes, because in MCP the model decides how many calls to make and every successful call costs 10 credits.
Search DuckDuckGo for "model context protocol" and give me the top ten results with their positions and domains.
*One call, 10 credits.*
Run the query "vpn review" in the German region and again in the US region, then tell me which domains appear in one and not the other.
*Two calls, 20 credits. Region is a parameter. The same query in two markets is two calls.*
Search for "best crm software" and list only the paid placements, with the advertiser domain for each.
*One call, 10 credits. Ads arrive in their own array and need no filtering heuristics.*
Take the query "model context protocol" and walk the first three pages, then tell me which domains hold more than one position.
*Three calls, 30 credits. Each page after the first is a fresh call with the cursor, and drop q from the arguments once you have one.*
Search "who invented the transistor" and show me DuckDuckGo's own AI answer next to the organic results it drew on.
*One call, 10 credits.*
Two of those are the reason this server exists. Region targeting is a first-class parameter across 37 markets. Comparing one query across countries is a loop and not a proxy setup. And paid placements come back separately from organic, which keeps rank tracking from depending on guessing which result was an ad.
Paging costs a call each time. A prompt that walks ten pages is ten calls and 100 credits.
| Tool | What it returns |
|---|---|
hasdata_duckduckgo_serp_getSearchResults | Organic results (title, url, snippet, displayed url, position, date, sitelinks, video metadata), ads, and the Search Assist AI answer. 10 credits a call |
One tool. Samples below are trimmed from real calls, and the results in them change as the web changes. Read them as shapes.
The samples are the payload, not the whole response. A tools/call result carries one text block, and that text is itself JSON holding url, status, text and json, with the scraped data under json. From a raw JSON-RPC response the path is result.content[0].text, parsed, then .json. A chat client unwraps that for you and code talking to the endpoint directly does not.
hasdata_duckduckgo_serp_getSearchResults
Fetches a DuckDuckGo results page and returns it parsed.
| Parameter | Type | Notes |
|---|---|---|
q | string | The search term. Either q or nextPageToken has to be present |
nextPageToken | string | Cursor from pagination.nextPageToken in the previous response. Wins if you send both, and the q you sent alongside it is ignored without a warning |
kl | string | Region as - , 37 values from us-en and de-de to jp-jp and wt-wt for no region |
cc | string | Two-letter country, 36 values. An alternative to kl when paired with setLang |
setLang | string | Interface and result language, 33 values |
safeSearch | string | off, moderate or strict |
deviceType | string | desktop, mobile or tablet |
Send either
qornextPageToken. Sending neither returns 422 naming both fields, because the requirement is conditional and the schema cannot express it as a plain required list. Sending both is not an error either, the cursor wins and the query goes nowhere, so an agent that keepsqin the arguments while paging silently reads the wrong result set.
positioncounts inside the page it came from, not across the whole result set. Page two comes back with positions starting at 1 again, and page size is not fixed either, so pages of 10, 15 and 14 results all turn up. Absolute rank is therefore the number of organic results you have already collected plusposition, not anything you can derive from the page number. Build a rank dataset without that and every page contributes its own number one.
Returns organicResults, ads, searchAssist and pagination. Organic entries carry position, title, link, displayedLink, source and snippet, plus a date, sitelinks and video metadata where DuckDuckGo shows them. searchAssist holds DuckDuckGo's own AI answer for the query.
adsandsearchAssistare absent when the page has neither, so test for the key before reading it.organicResultscan be absent too, so read it with a default rather than treating its presence as given. A query with no real matches still comes back as a full page of loosely related entries, which is not how "nothing found" usually looks.
{
"organicResults": [ { "position": 1, "title": "What is the Model Context Protocol (MCP)?", "link": "https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro", "displayedLink": "modelcontextprotocol.io › docs › getting-started › intro", "source": "modelcontextprotocol.io", "snippet": "MCP is an open-source standard for connecting AI applications to external systems." } ], "ads": [ { "position": 1, "title": "Make Agents Accountable", "link": "https://www.gravitee.io/platform/ai-agent-management" } ], "searchAssist": { "answer": "Model Context Protocol (MCP) is an open standard from Anthropic that lets LLMs connect to external tools, systems, and data sources using a shared interface." }, "pagination": { "nextPageToken": "eyJ1cmwiOiJodHRwczovL2xpbmtzLmR1Y2tkdWNrZ28uY29t…" } }
The server exposes 5 resources, one per parameter whose accepted values are a fixed list. Reading one is cheaper than learning the vocabulary from a rejected call, and it costs no credits. Each URI is hasdata://duckduckgo/ .
| Parameter | Values | What
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo