MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Analyze YouTube/TikTok/Instagram videos: transcripts, AI insights, tutorial extraction
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": {
"video-url-analyzer": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-url-analyzer-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add video-url-analyzer -- uvx video-url-analyzer-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"video-url-analyzer": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-url-analyzer-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub u2n4 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 (1.5.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
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
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
v1.6.0 exposes 18 MCP tools:
| Tool | What it does |
|---|---|
analyze_video | Full audio + visual analysis with custom prompts. Uses Gemini multimodal understanding. |
get_transcript | Extract timestamped transcript with speaker identification. Supports 100+ languages via auto-detection. |
ask_about_video | Ask any question about the video content. |
prepare_slideshow_assets | Return ordered slideshow images as MCP image blocks so Claude/the client AI can inspect them directly. |
find_video_moments | Find matching moments with compact/standard/full structured output. |
analyze_video_segment | Analyze only a selected time range. |
prepare_video_context | Analyze once and save a reusable local context for follow-up questions and evidence lookup. |
ask_video_context | Answer from saved context by default; Gemini reanalysis is explicit opt-in. |
list_video_contexts | List saved local contexts. |
delete_video_context | Delete one saved context. |
get_video_frame | Extract a local still frame, using the YouTube fast path when possible. |
get_video_clip | Extract a short local clip, with a 30s cap and YouTube fast path when possible. |
get_video_evidence_asset | Select saved evidence and return a frame or clip reference. |
list_video_sources | Inspect local source/context/asset cache metadata. |
cleanup_video_cache | Dry-run or clean managed cache files; dry-run is the default. |
watch_and_analyze | Extract tutorial steps, shell commands, code snippets, and file paths from technical videos. |
execute_tutorial_steps | Validate and review extracted steps safely; executes only with confirmation. |
check_analysis_job | Poll background job status for TikTok/Instagram async downloads. |
| Platform | Method | Speed |
|---|---|---|
| YouTube | Direct 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 |
| TikTok | tikwm.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 |
| Page scrape via curl_cffi (fast) → yt-dlp fallback | ~10s |
| Platform | Post type | Handling |
|---|---|---|
| TikTok | Photo Mode slideshow | Downloads all images, extracts the music/audio track when available, and sends one multimodal Gemini request. |
| Carousel / single-photo posts | Downloads image slides in order and analyzes them as one post; mixed video slides are skipped with metadata. | |
| YouTube | Community /post/ image attachments | Scrapes 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.mp4is not always required: saved contexts keep the original URL, so frame/clip tools can use the local stream fast path later.
| Component | Role |
|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | Latest Flash model, the fast default: full audio + visual understanding in a single pass |
| Gemini 4 Argon | Latest flagship reasoning model, the deep default for detail="full": text, image, video, audio and PDF input |
| FastMCP 3.x | MCP protocol framework over stdio transport |
| yt-dlp + curl_cffi | Video 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 API | TikTok fast-path fallback when yt-dlp is WAF-blocked |
| ffmpeg | Local frame/clip extraction, including YouTube stream URL extraction without full-video downloads |
| Background Jobs | Async threading for TikTok/Instagram to prevent Claude Desktop timeouts. Failed inner results are reported as failed jobs, not completed jobs. |
These are behavior modes, not tool names:
| Mode | Behavior |
|---|---|
auto | Default adaptive behavior: YouTube direct analysis; TikTok/Instagram fast API/scrape then yt-dlp fallback; saved contexts reused when available. |
api | Gemini-backed analysis or reanalysis. This is used by analysis tools and explicit Gemini opt-ins. |
client | MCP client workflow mode: long TikTok/Instagram analysis returns a background job_id for polling. |
local | Saved-context, cache, frame, and clip operations that avoid Gemini unless explicitly requested. |
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.
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:
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.
uvx (no install)uvx video-url-analyzer-mcp
Works on Windows / macOS / Linux as long as uv is on PATH.
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:
uv.uv tool install.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.VIDEO_ANALYZER_MODEL.scripts/configure_mcp_clients.ps1 for client setup.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.
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.
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.
%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 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/config.toml)[mcp_servers.video-analyzer]
command = "uvx" args = ["video-url-analyzer-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.
# Full video analysis with Gemini 3.8 Flash
analyze_video("https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")
analyze_video("https://www.tiktok.com/@user/video/123", prompt="List every product shown and estimate prices")
get_transcript("https://www.instagram.com/reel/ABC123/", lang="ar")
ask_about_vi
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo