ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Video URL Analyzer

โดย u2n4รุ่น 1.5.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Analyze YouTube/TikTok/Instagram videos: transcripts, AI insights, tutorial extraction

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "video-url-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-url-analyzer-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add video-url-analyzer -- uvx video-url-analyzer-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "video-url-analyzer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-url-analyzer-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "video-url-analyzer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "video-url-analyzer-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub u2n4 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3569 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 9% ของอีก 3569 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3569 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Video URL Analyzer ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 11 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Video Analyzer MCP Server

Analyze any video with AI — YouTube, TikTok & Instagram

Powered by Google Gemini 3.8 Flash · FastMCP · yt-dlp

Features · Architecture · Quick Start · Integration · Security · العربية


Features

v1.6.0 exposes 18 MCP tools:

ToolWhat it does
analyze_videoFull audio + visual analysis with custom prompts. Uses Gemini multimodal understanding.
get_transcriptExtract timestamped transcript with speaker identification. Supports 100+ languages via auto-detection.
ask_about_videoAsk any question about the video content.
prepare_slideshow_assetsReturn ordered slideshow images as MCP image blocks so Claude/the client AI can inspect them directly.
find_video_momentsFind matching moments with compact/standard/full structured output.
analyze_video_segmentAnalyze only a selected time range.
prepare_video_contextAnalyze once and save a reusable local context for follow-up questions and evidence lookup.
ask_video_contextAnswer from saved context by default; Gemini reanalysis is explicit opt-in.
list_video_contextsList saved local contexts.
delete_video_contextDelete one saved context.
get_video_frameExtract a local still frame, using the YouTube fast path when possible.
get_video_clipExtract a short local clip, with a 30s cap and YouTube fast path when possible.
get_video_evidence_assetSelect saved evidence and return a frame or clip reference.
list_video_sourcesInspect local source/context/asset cache metadata.
cleanup_video_cacheDry-run or clean managed cache files; dry-run is the default.
watch_and_analyzeExtract tutorial steps, shell commands, code snippets, and file paths from technical videos.
execute_tutorial_stepsValidate and review extracted steps safely; executes only with confirmation.
check_analysis_jobPoll background job status for TikTok/Instagram async downloads.
Supported Platforms
PlatformMethodSpeed
YouTubeDirect Gemini analysis — no download needed for analysis. Frame/clip extraction uses yt-dlp -g stream URLs + ffmpeg when available, with a small section-download fallback.Instant / fast local extraction
TikToktikwm.com API (fast) → yt-dlp fallback with a safe MP4 H.264/H.265 selector that avoids unsupported ByteDance bvc2/bytevc2 streams when possible~8s
InstagramPage scrape via curl_cffi (fast) → yt-dlp fallback~10s
Photo / Slideshow Posts
PlatformPost typeHandling
TikTokPhoto Mode slideshowDownloads all images, extracts the music/audio track when available, and sends one multimodal Gemini request.
InstagramCarousel / single-photo postsDownloads image slides in order and analyzes them as one post; mixed video slides are skipped with metadata.
YouTubeCommunity /post/ image attachmentsScrapes ytInitialData, downloads image attachments, and analyzes them through Gemini Files API.

YouTube videos are analyzed directly through Gemini's native video understanding — zero download, zero upload, maximum speed.

For YouTube evidence assets, source.mp4 is not always required: saved contexts keep the original URL, so frame/clip tools can use the local stream fast path later.


Architecture

ComponentRole
Gemini 3.8 FlashLatest Flash model, the fast default: full audio + visual understanding in a single pass
Gemini 4 ArgonLatest flagship reasoning model, the deep default for detail="full": text, image, video, audio and PDF input
FastMCP 3.xMCP protocol framework over stdio transport
yt-dlp + curl_cffiVideo download with Chrome browser impersonation to bypass anti-bot. TikTok downloads prefer locally decodable MP4 H.264/H.265 formats and reject ByteDance bvc2/bytevc2 streams.
tikwm.com APITikTok fast-path fallback when yt-dlp is WAF-blocked
ffmpegLocal frame/clip extraction, including YouTube stream URL extraction without full-video downloads
Background JobsAsync threading for TikTok/Instagram to prevent Claude Desktop timeouts. Failed inner results are reported as failed jobs, not completed jobs.
Operating Modes

These are behavior modes, not tool names:

ModeBehavior
autoDefault adaptive behavior: YouTube direct analysis; TikTok/Instagram fast API/scrape then yt-dlp fallback; saved contexts reused when available.
apiGemini-backed analysis or reanalysis. This is used by analysis tools and explicit Gemini opt-ins.
clientMCP client workflow mode: long TikTok/Instagram analysis returns a background job_id for polling.
localSaved-context, cache, frame, and clip operations that avoid Gemini unless explicitly requested.

Quick Start

The packaged runtime lives at src/video_url_analyzer_mcp/server.py; the console entry point is video_url_analyzer_mcp:main. Pick whichever install path matches your workflow.

Option A — one-line Windows installer (recommended for new users)
irm https://raw.githubusercontent.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp/main/install.ps1 | iex

The installer follows the current MCP client pattern: it installs/runs from PyPI with uvx, uses an existing GEMINI_API_KEY environment variable when one is already set, otherwise asks for the key only through a hidden prompt, and lets the user choose where to register the server:

  • Claude Code
  • Claude Desktop
  • Codex CLI
  • Cursor
  • Windsurf
  • VS Code / GitHub Copilot
  • Google Antigravity
  • Cline

Do not append your API key to the PowerShell command. If you skip the key, the installer still registers the server and you can set GEMINI_API_KEY later. If GEMINI_API_KEY is already set in your User environment, the installer will use it directly and print only a masked form like AIza...abcd.

Option B — uvx (no install)
uvx video-url-analyzer-mcp

Works on Windows / macOS / Linux as long as uv is on PATH.

Option C — Windows wizard from a checkout
git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git

cd video-url-analyzer-mcp powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install_windows.ps1

The wizard:

  • Verifies Python 3.10+ and (optionally) uv.
  • Installs the package as an editable checkout or via uv tool install.
  • Lets you save GEMINI_API_KEY to a User environment variable or to a gitignored .env.keys.local. Keys are never printed; the wizard shows only their length.
  • Lets you pick a default model via VIDEO_ANALYZER_MODEL.
  • Runs an offline import smoke test.
  • Hands off to scripts/configure_mcp_clients.ps1 for client setup.
Option D — Manual install (any OS)
git clone https://github.com/u2n4/video-url-analyzer-mcp.git

cd video-url-analyzer-mcp pip install -e . python -m video_url_analyzer_mcp

Get a free key at Google AI Studio, then set it once in your shell environment (setx GEMINI_API_KEY ... on Windows, or your ~/.zshrc / ~/.bashrc on macOS/Linux). For local dev only, you can also put it in a gitignored .env file in the repo root. The server reads .env. start.bat also reads .env.keys.local, which the wizard writes.

Windows launcher

start.bat loads .env.keys.local (if present), sets VIDEO_ANALYZER_MODE=auto when it is unset, and runs python -m video_url_analyzer_mcp. It sets no model id, so the model variables from your environment or .env apply, as the table below describes. Use it as a command value in any MCP client that prefers a single executable.


Integration

Run scripts/configure_mcp_clients.ps1 for an interactive menu, or copy the snippets below from docs/mcp-config-examples.md. The wizard backs up existing client config, validates JSON/TOML, and never overwrites unrelated MCP servers.

Client configs use video-analyzer as the local MCP server entry name. The published package remains video-url-analyzer-mcp, and the registry name remains io.github.u2n4/video-url-analyzer-mcp.

Claude Desktop (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json)
{

"mcpServers": { "video-analyzer": { "command": "uvx", "args": ["video-url-analyzer-mcp"] } } }

The wizard prefers leaving the API key in your OS environment. If you must embed it, add "env": { "GEMINI_API_KEY": "YOUR_KEY_HERE" }.

Claude Code (CLI)
claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- uvx video-url-analyzer-mcp

Or, after pip install -e . in the repo:

claude mcp add video-analyzer --transport stdio -- python -m video_url_analyzer_mcp
Codex CLI (~/.codex/config.toml)
[mcp_servers.video-analyzer]

command = "uvx" args = ["video-url-analyzer-mcp"]

VS Code / GitHub Copilot MCP

Workspace registration writes .vscode/mcp.json:

{

"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "video-url-analyzer-gemini-api-key", "description": "Gemini API key for video-url-analyzer-mcp", "password": true } ], "servers": { "video-analyzer": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["video-url-analyzer-mcp"], "env": { "GEMINI_API_KEY": "${input:video-url-analyzer-gemini-api-key}" } } } }

For all clients, restart the application after editing config so the new MCP server is picked up. Full snippets — including Cursor, Windsurf, Antigravity (%USERPROFILE%\.gemini\antigravity\mcp_config.json), and Cline — live in docs/mcp-config-examples.md.


Usage Examples

# Full video analysis with Gemini 3.8 Flash

analyze_video("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")

Custom analysis prompt

analyze_video("https://www.tiktok.com/@user/video/123", prompt="List every product shown and estimate prices")

Multilingual transcript extraction

get_transcript("https://www.instagram.com/reel/ABC123/", lang="ar")

Ask specific questions about video content

ask_about_vi

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx