MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
SERP-based content scoring and optimization with 7 SEO categories.
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": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add content-optimizer -- npx -y content-optimizer-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"content-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"content-optimizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"content-optimizer-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 sharozdawa 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 (1.0.0) เข้า registry 8 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
SERP-based content scoring, entity analysis, and actionable SEO recommendations.
Score your content against top-ranking pages. Know exactly what to improve.
Paid content optimization tools charge $89-$170/month for SERP-based scoring. Content Optimizer gives you the same analysis — for free, self-hosted, and extensible.
| Feature | Content Optimizer | Surfer SEO | Clearscope | Frase |
|---|---|---|---|---|
| Price | Free | $89/mo | $170/mo | $15/mo |
| Self-hosted | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| Open source | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| Content scoring | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Keyword analysis | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Readability analysis | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| Heading optimization | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :x: |
| Entity/topic coverage | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
| MCP server | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| AI editor integration | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
| API access | :white_check_mark: | Paid add-on | :x: | Paid add-on |
| No data limits | :white_check_mark: | Credits-based | Credits-based | Credits-based |
:dart: Content Scoring — Score content 0-100 across 7 SEO categories with per-category breakdowns
:mag: SERP Analysis — Analyze top-ranking pages for word count, headings, and topic benchmarks
:abc: Readability Analysis — Flesch-Kincaid scoring, grade level, sentence length, reading time
:bookmark_tabs: Heading Optimization — Detect hierarchy issues, suggest keyword-rich heading structure
:brain: Entity Coverage — Find topics competitors cover that you're missing
:clipboard: Actionable Recommendations — Prioritized improvements ranked by impact
:robot: MCP Server — Use with Claude Desktop, Cursor, or any MCP-compatible AI tool
| Category | Max Points | What It Measures |
|---|---|---|
| Keyword Usage | 20 | Density, placement in first paragraph and headings |
| Word Count | 15 | Content length vs SERP average and target |
| Heading Structure | 15 | H1/H2/H3 hierarchy, count, keyword inclusion |
| Readability | 15 | Flesch-Kincaid score, grade level |
| Entity Coverage | 15 | Topic coverage vs SERP competitors |
| Content Depth | 10 | Paragraphs, lists, statistics, data points |
| Internal Structure | 10 | Introduction, conclusion, logical flow |
| 100 |
Screenshots coming soon — the web UI is under active development.
git clone https://github.com/sharozdawa/content-optimizer.git
cd content-optimizer npm install
npm run dev
Open http://localhost:3000.
npm run build
npm start
The MCP server lets you use Content Optimizer directly inside AI coding tools like Claude Desktop and Cursor.
No setup required — just add the config:
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "content-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"] } } }
Add to .cursor/mcp.json in your project:
{
"mcpServers": { "content-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "content-optimizer-mcp"] } } }
cd mcp-server
npm install npm run build
Then use node ./mcp-server/dist/index.js as the command in your MCP config.
| Tool | Description |
|---|---|
score_content | Score content against a keyword across 7 categories (0-100) |
analyze_keyword | Analyze SERP data — top 10 results with word counts, headings, topics |
get_content_recommendations | Get prioritized improvement recommendations |
check_readability | Flesch-Kincaid score, grade level, sentence stats, reading time |
find_missing_topics | Find topics from SERP competitors missing in your content |
optimize_headings | Analyze heading structure and suggest improvements |
| Project | Description |
|---|---|
| [Schema Generator](https://github.com/sharozdawa/schema-gen) | Generate structured data (JSON-LD) for any page — Product, Article, FAQ, HowTo, and more |
| [AI Visibility](https://github.com/sharozdawa/ai-visibility) | Track how your brand appears in AI search engines (ChatGPT, Perplexity, Gemini) |
| [IndexNow MCP](https://github.com/sharozdawa/indexnow-mcp) | Instantly notify search engines when you publish or update content |
| [HumanPen](https://github.com/sharozdawa/humanpen) | AI content humanizer — make AI-generated text sound natural |
Contributions are welcome! See CONTRIBUTING.md for guidelines.
MIT — see LICENSE for details.
Built by Sharoz Dawa