MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者提供的说明(英文原文)
Universal web content extraction — any URL to LLM-ready markdown. HTML, YouTube, PDF, DOCX.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"markgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"markgrab"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add markgrab -- uvx markgrab粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"markgrab": {
"command": "uvx",
"args": [
"markgrab"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"markgrab": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"markgrab"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
发布者(ArkNill)不是仓库所有者(QuartzUnit);可能是其他人代为上架的
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.2)于8个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
同一分类中有:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
한국어 문서 · llms.txt
Universal web content extraction — any URL to LLM-ready markdown.
from markgrab import extract
result = await extract("https://example.com/article") print(result.markdown) # clean markdown print(result.title) # "Article Title" print(result.word_count) # 1234 print(result.language) # "en"
pip install markgrab
Optional extras for specific content types:
pip install "markgrab[browser]" # Playwright for JS-rendered pages
pip install "markgrab[youtube]" # YouTube transcript extraction pip install "markgrab[pdf]" # PDF text extraction pip install "markgrab[docx]" # DOCX text extraction pip install "markgrab[all]" # everything
import asyncio
from markgrab import extract
async def main():
result = await extract("https://example.com/article")
result = await extract("https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")
result = await extract("https://arxiv.org/pdf/1706.03762")
result = await extract( "https://example.com", max_chars=30_000, # limit output length (default: 50K) use_browser=True, # force Playwright rendering stealth=True, # anti-bot stealth scripts (opt-in) timeout=60.0, # request timeout in seconds proxy="http://proxy:8080", )
asyncio.run(main())
markgrab https://example.com # markdown output
markgrab https://example.com -f text # plain text markgrab https://example.com -f json # structured JSON markgrab https://example.com --browser # force browser rendering markgrab https://example.com --max-chars 10000 # limit output
result.title # page title
result.text # plain text result.markdown # LLM-ready markdown result.word_count # word count result.language # detected language ("en", "ko", ...) result.content_type # "article", "video", "pdf", "docx" result.source_url # final URL (after redirects) result.metadata # extra metadata (video_id, page_count, etc.)
flowchart TD
A["🔗 URL Input"] --> B{"Content\nType?"} B -->|"HTML"| C["HTTP fetch\n(httpx)"] C --> D{"JS\nrequired?"} D -->|"no"| E["HTML Parser\n→ clean markdown"] D -->|"yes"| F["Playwright\nfallback"] F --> E B -->|"YouTube"| G["Transcript API\n→ timestamped markdown"] B -->|"PDF"| H["PDF Parser\n→ structured markdown"] B -->|"DOCX"| I["DOCX Parser\n→ markdown"] E --> J["✅ LLM-ready\nMarkdown"] G --> J H --> J I --> J
For HTML pages, if the initial httpx fetch yields fewer than 50 words, MarkGrab automatically retries with Playwright to handle JavaScript-rendered content.
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anti_bot/stealth.py modulearticle > main > body) and link density filtering concepts used in the density filterBuilt with httpx, BeautifulSoup, markdownify, Playwright, youtube-transcript-api, pdfplumber, and python-docx.
MIT
Part of the QuartzUnit ecosystem — composable Python libraries for data collection, extraction, search, and AI agent safety.