MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Lets an AI agent edit vertical 9:16 video ads from your footage, a reference ad or an idea.
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": {
"adanvil": {
"command": "uvx",
"args": [
"adanvil",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add adanvil -- uvx adanvil mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"adanvil": {
"command": "uvx",
"args": [
"adanvil",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"adanvil": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"adanvil",
"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 maxbuildog 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 (0.4.0) เข้า registry 18 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
An MCP server that lets an AI agent edit vertical 9:16 video ads.
AdAnvil works with Claude Code, Codex, Cursor or any MCP client. It builds ads from a brand's own footage, from a reference ad, or from an idea. The agent judges (which clips, what the text says, whether the result looks right). AdAnvil renders deterministically and checks the result: the same storyboard always gives the same video.
It is not tied to a niche. The recipes and the editing guide speak in general terms (product, benefit, problem, target customer) with examples from several niches: coffee, fashion, fitness, pets, software, home, beauty.
The demo above was made from the CC0 demo pack in examples/demo/ (four Wikimedia Commons clips, a product still and a fictional brand called Ember & Oak). No footage is stored in this repository: the pack is fetched on demand.
pill, meme, outline, outline_soft, box, label, comment) with emoji support.start/end windows; a sentence end the voice repeats is cut and flagged.sfx overlays and audio.sfx_auto at the cuts and captions, and cuts that snap to the beat of the music.story: "offer") for announcements and lead-collection ads that show the product from the first second.Pick one path. The first is the simplest.
Download adanvil- .mcpb from the latest release, double-click it, and click Install in Claude Desktop. It asks for a projects folder and, optionally, a Freesound key (stored securely). You still need ffmpeg 6.1 or newer on your computer (brew install ffmpeg, winget install Gyan.FFmpeg, sudo apt install ffmpeg); if it is missing, the extension says so with the command for your system.
git clone https://github.com/maxbuildog/adanvil && cd adanvil
docker build -t adanvil .
The image has ffmpeg 6.1, runs as a non-root user and speaks MCP over stdio. Mount the folder that holds your projects at /projects; the agent must give tool calls paths under /projects (for example /projects/my-ad): the image sets ADANVIL_PROJECTS_DIR=/projects, so any other folder, and /projects itself, is refused.
# Claude Code
claude mcp add adanvil -- docker run -i --rm -v "$PWD:/projects" adanvil
On Linux add --user "$(id -u):$(id -g)" so the files written to the folder belong to you.
Codex, in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.adanvil]
command = "docker" args = ["run", "-i", "--rm", "-v", "/home/you/ads:/projects", "adanvil"] tool_timeout_sec = 900 default_tools_approval_mode = "approve" # needed with approval_policy = "never" (codex exec)
Cursor, in .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "adanvil": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-v", "/home/you/ads:/projects", "adanvil"] } } }
The image holds the base package only. Transcription is available with docker build --build-arg EXTRAS=transcribe -t adanvil:transcribe .. The voice, vision and music-generation environments (adanvil voice-setup, vision_setup, music-setup) are not included: they need gigabytes of models, so use the uvx path for them.
Requirements: Python 3.11 or newer, uv (it provides uvx), and ffmpeg 6.1 or newer, built with libzimg, on your PATH (check with ffmpeg -version; if it lives elsewhere, set ADANVIL_FFMPEG and ADANVIL_FFPROBE to the full paths).
# 1. Check the install (the first run downloads the package)
uvx --from adanvil adanvil --version
claude mcp add adanvil -e ADANVIL_PROJECTS_DIR="$HOME/AdAnvil" -- uvx --from adanvil adanvil-mcp
ADANVIL_PROJECTS_DIR (recommended) is the folder that holds your projects: the server then refuses any project outside it. Projects are subfolders of it (for example ~/AdAnvil/summer-ad). See SECURITY.md.
The package is named adanvil. It installs two commands: adanvil (command line) and adanvil-mcp (the MCP server over stdio). uvx adanvil-mcp alone does not work, because uvx looks for a package with that name: always add --from.
The agent creates the project folder and tells you where to drop your files: footage in footage/, the reference ad in reference/, music in music/, logo and end card in brand/. It learns the method from the editing_guide tool and from AGENTS.md.
Codex, in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.adanvil]
command = "uvx" args = ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"] env = { ADANVIL_PROJECTS_DIR = "/home/you/AdAnvil" } tool_timeout_sec = 900 # indexing long footage can take minutes default_tools_approval_mode = "approve" # needed with approval_policy = "never" (codex exec)
Without default_tools_approval_mode, a non-interactive codex exec run rejects every AdAnvil tool call with "MCP tool call requires approval".
Cursor, in .cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):
{
"mcpServers": { "adanvil": { "command": "uvx", "args": ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"], "env": { "ADANVIL_PROJECTS_DIR": "/home/you/AdAnvil" } } } }
Any other MCP client (generic stdio entry):
{
"mcpServers": { "adanvil": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "adanvil", "adanvil-mcp"], "env": { "ADANVIL_PROJECTS_DIR": "/home/you/AdAnvil" } } } }
Restart the client after editing its config, then ask the agent to call recipe_list. Nine recipes means the server is connected.
Optional: reference transcription needs the transcribe extra (faster-whisper). Use --from "adanvil[transcribe]" in place of the plain --from value above.
The demo needs a checkout, because the fetch script lives in the repository:
git clone https://github.com/maxbuildog/adanvil
cd adanvil uv sync uv run python examples/demo/fetch_demo.py ./demo-project uv run adanvil index ./demo-project --source footage
Then register the MCP server and ask your agent to make an ad from ./demo-project (give it the absolute path), or follow the command line walkthrough in examples/demo/README.md.
Everything lives in one project folder: footage/, brand/, music/, reference/, renders/, cache/, plus adanvil.json, brand.yaml and catalog.json. Every tool takes the absolute project_dir; every other path is relative to it and cannot escape it.
storyboard_validate checks the storyboard against the recipe rules, then render_start renders it in the background.qc_run checks the file and returns control images that the agent looks at before delivering; ad_score scores its creative quality (aim for 80 or more).Details: docs/ARCHITECTURE.md for the pipeline, docs/EDITING_GUIDE.md for the editing doctrine, and AGENTS.md for the step-by-step guide an agent follows (same content as skill/SKILL.md, the Claude Code skill version).
The result depends on the model that drives AdAnvil. Reference analysis and shot choice are judgement work: use the strongest model you can (for example Claude Opus) for them. Smaller models execute the steps well, but they tend to copy the surface of a reference (same words, same shots) instead of rebuilding its logic for your brand.
| Tool | What it does |
|---|---|
project_init | Create an AdAnvil project skeleton. |
project_read_text | Read one of AdAnvil's own text files in the project (licence notes, JSON, YAML; at most 1 MB). |
brand_onboard | Read a brand's site, then write the brand profile from the answers. |
brand_get | Read the brand profile and brief. |
library_index | Index or refresh footage (long runs become detached jobs; refresh_shots measures the cuts again). |
library_view | One catalogue entry with its contact sheet. |
library_annotate | Save what the agent saw in a clip (description, people, emotion, quality, exclusion). |
library_search | Search the indexed footage by text (including what the clips say), tags, people, emotion, duration, or by sentence (query, with the vision environment). |
speech_view | Compact phrases (with flags), fillers, restarts and clean cut segments of one clip's speech. |
speech_takes | The best take of each line across several recordings of a script. |
speech_refine | Transcribe chosen clips again with a stronger model and the brand vocabulary (detached job). |
library_overview | Overview of the footage folders without indexing, plus a mosaic. |
frame_view | The full-resolution frame ON SCREEN at t (floor(t * fps), a t within 1 ms of a frame boundary is that frame) or at frame, with its exact time. |
reference_decode | Decode a reference video into shots, pacing, text, speech and sheets. |
reference_breakdown | Save the agent's shot-by-shot breakdown of the reference. |
recipe_list | List the ad recipes with purpose and duration. |
recipe_get | One full recipe with its rules and an example. |
editing_guide | The editing doctrine for footage, copy, rendering and QC. |
storyboard_schema | The JSON Schema of the storyboard. |
| storyboard_save | Save a storyboard as storyboards/ .json once; later tools take that
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo