MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Read-only analytics for short-term rentals: bookings, occupancy, forecasts, reviews, owner payouts.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://slipstream.rentals/api/ask/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http slipstream https://slipstream.rentals/api/ask/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"slipstream": {
"url": "https://slipstream.rentals/api/ask/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"slipstream": {
"type": "http",
"url": "https://slipstream.rentals/api/ask/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://slipstream.rentals/api/ask/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน slipstream.rentals แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 298 ms (HTTP 401)
ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 8 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
Slipstream connects AI apps to a short-term rental host's own data: bookings, occupancy, forecasts, reviews and owner payouts from Hospitable, OwnerRez or an Airbnb account connected through Hospitable Connect. Every tool is read-only, and every figure comes with a link to the Slipstream page it came from.
This repository holds the server's public metadata and test prompts. The server itself is hosted; there is nothing to install or run.
https://slipstream.rentals/api/ask/mcp (streamable HTTP)rentals.slipstream/slipstream (server.json)Claude: open Slipstream in Claude's connector directory and choose Connect. Or, in Claude, open Customize → Connectors → Add custom connector, and paste the server URL.
Claude Code:
claude mcp add --transport http slipstream https://slipstream.rentals/api/ask/mcp
Any MCP client that supports remote servers with OAuth sign-in can connect the same way. initialize and tools/list answer without a login, so you can see the tools first; every tools/call needs a signed-in account.
| Tool | What it reads |
|---|---|
get_data_status | How fresh the data is: when the last full sync with the PMS completed, and whether its bookings and reviews fetched cleanly. |
list_properties | The properties this viewer can see, with their ids. |
get_goals | The host's goals: each goal's sentence, current reading, target and gap. |
get_next_moves | The ranked list of moves that matter most now: money errors first, then open nights, then Top Priorities, then goals. |
get_reservations_summary | Booked stays grouped by check-in month, by channel, or by property: count, nights, revenue and average lead time (days from booking to check-in), then cancelled bookings and their revenue over the same span and groups. |
get_occupancy | Occupancy for one or more calendar months, per property and for the portfolio: nights booked within those months (stays crossing a month's edge counted only for their nights inside it), nights in the period, and the open nights left. |
get_open_nights | Unbooked nights right after a checkout in the next 14 days, per property, ranked by what they could earn (nights × recent nightly rate), with the minimum stay that limits selling them. |
get_listing_settings | The pricing and availability settings last read from the PMS for each property: base and weekend nightly price, minimum stay, preparation time, cleaning fee per channel, and settings changes in the last 90 days. |
get_forecast | Expected revenue for months from now on, with what is booked, what usually still comes in, the same month last year, the range, and how often that range held in past forecasts. |
get_metric | One named metric for each property (or one property). |
get_recipe_output | The latest stored outputs of a docked recipe (Top Priorities, Booking Pace Sentinel, The Pricing Oracle, The Maintenance Prophet, Reviews Owed, Fee Gaps and the rest) for each property, with when each was computed and what data the recipe reads. |
get_review_summary | Reviews per property: share of eligible stays reviewed (with its 95% range and how it compares with the account), stays still owed a review, the rating trend, and the complaint group costing the most stars. |
get_review_categories | Reviews by category per property (cleanliness, broken items, noise, check-in, Wi-Fi, value and the rest): the stars per rated review that guests' complaints about each category cost, how many reviews complain about it and how many praise it, plus the categories guests praise most. |
get_listing_highlights | What one property offers that a listing title or description could lead with: bedrooms, guests it sleeps, property type and town; its most valuable amenities; amenities it has that the listing text never mentions or mentions only in passing; and what guests praise most in reviews. |
get_money_checks | Money correctness per property: bookings missing a fee the property normally charges, double bookings and duplicate records, open owner incidents (refunds and over-limit charges), whether an owner split is set, and whether statements are on file for reconciliation. |
get_owner_payouts | What owners earn. |
get_cost_per_stay | Consumables (supplies) and housekeeping cost per stay per property, from the owner statements on file: the latest month's figure over a trailing three months, the usual figure lately, whether the latest month is a spike against the property's own history, and the published range for comparison. |
check_statement_month | One month's owner statement against the bookings, per property: how many bookings the statement lists, statement lines for bookings the PMS doesn't have, that month's bookings missing from the statement, bookings whose rent differs between the two, and open guest refunds from that month and whether the statement carries them. |
explain_value | How a docked recipe computed one output for one property: each step in order, with its value and what it reads. |
track_record | What has been checked against outcomes: each recipe's matured predictions and how many held, the changes this host logged with how each was scored, and the recipe forecasts being tracked against what happens. |
open_draft | Open the repeat-guest offer for a property: past guests whose reviews said they'd return, matched to an email, with a draft offer the host edits and sends from the property page. |
describe_recipe | How a docked recipe works, without running it: each step in order, what it does, the steps it reads from, and the stored fields and data sources it reads. |
check_statement_against_bookings | Check an owner statement the user pasted or attached (from a property manager or co-host) against this account's own bookings for that property. |
prompts.md is the set used to check that a model picks the right tool from these descriptions, including requests it should decline.
openai-plugin/ is the package for OpenAI's Plugin directory: plugin.json (listing, review test cases), mcp.json (the one server) and the icons. To build the ZIP:
cd openai-plugin && zip -X -r ../dist/slipstream-openai-plugin-1.0.0.zip plugin.json mcp.json assets
mcp.json holds only the server URL: the Agent Plugins schema rejects anything else on an HTTP server, so OAuth is chosen in the portal. No credentials go in the package; reviewer sign-in is entered in the dashboard.
concierge@slipstream.rentals