MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Reliability scoring for agent jobs and habit analytics. Pay per call via x402 (USDC on Base).
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
HABITSCORE_PRIVATE_KEY, HABITSCORE_MAX_SPEND_USD, BASE_RPC_URLค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"habitscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"habitscore-mcp"
],
"env": {
"HABITSCORE_PRIVATE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"HABITSCORE_MAX_SPEND_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
"BASE_RPC_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add habitscore --env HABITSCORE_PRIVATE_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env HABITSCORE_MAX_SPEND_USD='ใส่ค่าของคุณ' --env BASE_RPC_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y habitscore-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"habitscore": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"habitscore-mcp"
],
"env": {
"HABITSCORE_PRIVATE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"HABITSCORE_MAX_SPEND_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
"BASE_RPC_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"habitscore": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"habitscore-mcp"
],
"env": {
"HABITSCORE_PRIVATE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"HABITSCORE_MAX_SPEND_USD": "ใส่ค่าของคุณ",
"BASE_RPC_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
HABITSCORE_MAX_SPEND_USD envBASE_RPC_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ผู้ลงทะเบียน (mydev-tools.tech) ไม่ใช่เจ้าของ repo (Ialyahya96) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
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 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: HABITSCORE_PRIVATE_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา
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
MCP server for Habitscore — analytics over anything with a recurring completion history.
Two families of tools, one engine:
Pays per call with x402: USDC on Base, no account, no API key, no subscription. From $0.03 per call.
Walkthrough with a working x402 client example: https://mydev-tools.tech/agents/reliability/
The server runs on your machine with your wallet. It signs payments locally and the private key never leaves the process. Nothing is custodied on our side and there is no account to create — the same promise the HTTP API makes.
Without a wallet configured, every tool still works in quote-only mode: it returns the price and the payment terms instead of erroring, so you can see what a call would cost before funding anything.
// Claude Desktop: claude_desktop_config.json
// Cursor: ~/.cursor/mcp.json { "mcpServers": { "habitscore": { "command": "npx", "args": ["-y", "habitscore-mcp"], "env": { "HABITSCORE_PRIVATE_KEY": "0x…", "HABITSCORE_MAX_SPEND_USD": "0.25" } } } }
Omit HABITSCORE_PRIVATE_KEY to start in quote-only mode.
Use a dedicated wallet holding only what you intend to spend. Fund it with a small amount of USDC on Base (contract 0x833589fCD6eDb6E08f4c7C32D4f71b54bdA02913). You do not need ETH: under EIP-3009 you sign the authorisation off-chain and the facilitator submits the transaction and pays the gas.
HABITSCORE_MAX_SPEND_USD caps what a single tool call may spend, and is checked against the price the server actually quotes before anything is signed. An agent loop that retries a paid tool can otherwise spend without bound, and you are the one paying — so a server that quotes more than you authorised is refused rather than paid.
| Tool | Price | Returns |
|---|---|---|
analyze_reliability | $0.08 | Reliability score and grade per task, lapse risk, latency-trend warnings, priority-ranked remediation |
analyze_behaviour | $0.05 | Adherence and consistency scores, streak momentum, lapse-risk flags, highlights, watchouts, recommendations |
recommend_next_actions | $0.03 | Ranked next-best action per habit with rationale and priority |
extract_insights | $0.05 | Condensed patterns, correlations and risk signals |
build_habit_plan | $0.10 | Multi-week plan for one habit: weekly targets and dated milestones |
Price is per call, not per habit. analyze_behaviour accepts up to 25 habits for the same $0.05, so batching is by far the cheapest way to use this.
Reliability:
{
"system": "billing-pipeline", "tasks": [ { "name": "nightly-etl", "success_rate": 0.83, "current_streak": 0, "best_streak": 52, "runs": 210, "latency_trend": "rising", "p95_latency_ms": 38000, "cadence": "daily", "critical": true } ] }
name, success_rate (0–1), current_streak and best_streak are required. Note that `latency_trend: "rising"` is the degradation signal — the opposite polarity to the behavioural tools, where a falling trend is the warning.
Behavioural:
{
"habits": [ { "name": "Morning run", "completion_rate": 0.72, "current_streak": 9, "best_streak": 21, "average_mood": 7.4, "energy_trend": "rising" } ] }
name, completion_rate (0–1), current_streak and best_streak are required. average_mood, mood_correlation, energy_trend and risk_score are optional and sharpen the result.
"Habit" is the domain vocabulary, but the analysis applies to any recurring activity with completion history — training schedules, medication adherence, study routines, recurring operational tasks.
The engine is deterministic and CPU-only: threshold rules and arithmetic over the numbers you supply. Same input, same output, every time.
It is not a language model and does not generate prose beyond composing its findings. It does not store anything — the agent endpoints are stateless, accept no user identifier, and cannot read or infer any stored history. It is not medical, psychological or financial advice.
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
HABITSCORE_PRIVATE_KEY | — | Wallet key for signing payments. Omit for quote-only mode. |
HABITSCORE_MAX_SPEND_USD | 0.25 | Hard cap per tool call, enforced before signing. |
HABITSCORE_API_URL | https://api.mydev-tools.tech | API origin. |
BASE_RPC_URL | https://mainnet.base.org | Base RPC for balance reads and signing context. |
Every successful paid call appends the settlement transaction hash to the tool output. Open it on basescan.org to confirm the amount and recipient independently of anything this server reports.
Verified spend earns credits back — 5% from $10 lifetime, 10% from $100, 15% from $1,000, with higher rate limits at each tier. Credits are returned inline in the response that earns them and are redeemed with an X-Agent-Credit header on a later call.
MIT licensed.