MCP YouTube Transcript
作者：jkawamoto
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
在你的电脑上运行★ 495MIT9天前更新
安装
Dotplot MCP
概览
作者提供的说明（英文原文）
Product analytics for user flows: aha moments, retention, funnels, per-user dot plots. YC method.
PopNx MCP 的三大支柱
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。
- 用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
- 我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
- 使用情况i尚未统计★ –
它能帮你做什么
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。
- 连接方式: 在你的电脑上运行
- 传输方式: stdio
- 分类: 营销与社交媒体
安装
选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。
安装之前
- 基础检查：1 项中通过 1 项
- 在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
- 注册中心没有列出需要填写的密钥。
你需要
- PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）
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": {
"dotplot": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add dotplot -- uvx dotplot-mcp或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dotplot": {
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}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。
或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"dotplot": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"dotplot-mcp"
]
}
}
}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。
它能做什么
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。
基础检查i
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6日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 brownglasses 验证，该账户拥有此仓库
- … 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
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“营销与社交媒体”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 2954 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2954 个服务器的 25% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2954 个服务器的 100%
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。
常见问题
Dotplot MCP 安全吗？
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 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。
它需要哪些密钥或代码？
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。
它在我的电脑上运行还是在云端？
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）。
它还在维护吗？
GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.4）于3个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它？
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)。
有什么可以替代它？
同一分类中有：MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
替代选择
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
Google Analytics MCP
作者：surendranb
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
在你的电脑上运行★ 244MIT9天前更新
安装
BibiGPT YouTube Video Summarizer
作者：JimmyLv
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
在云端运行★ 137MIT9天前更新
安装
作者的 README
打开 README
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。
Dot Plot MCP
See individual users, not aggregate charts.
English | 한국어
Install
Paste this to your agent and it sets everything up:
Set up Dotplot (MCP + skills) — instructions are here https://dotplot-reports.vercel.app/setup.mdOr do it by hand
claude mcp add --scope user dotplot -- uvx dotplot-mcpUse
Say this in any project:
"Analyze my product"
You get the report above. That's it.
Or use the slash commands:
/dotplot-analyze-product full analysis and report/dotplot-add-tracking find and write the logging you're missing /dotplot-whats-changed compare with the previous report
Claude finds your data, picks the action that means "this user got value", and writes the report. No events table needed — your orders table already is one:
SELECT user_id, created_at::date AS date, 'purchase' AS event FROM ordersUNION ALL SELECT user_id, added_at::date, 'add_to_wishlist' FROM wishlist_items
Nothing tracked yet? Say "add the tracking I'm missing" and Claude reads your code, writes the logging that's absent, and tells you when to come back.
No product to analyze yet? Try the sample
git clone https://github.com/brownglasses/dotplot-mcp && cd dotplot-mcpuv run sample_data.py # 40 fake users with a pattern planted in them uv run harness.py # watch the whole pipeline run
Why this exists
DAU/MAU charts go "up and to the right" as long as new users arrive — even when nobody stays. Until you have hundreds of users, the most informative dashboard is YC's dot plot (David Lieb): one row per user, one cell per day.
Four rules keep it honest:
- Code computes, AI only interprets — same data, same numbers, every time
- Small samples withhold judgment — under 5 users in a group, it says nothing
- Correlation isn't cause — every finding ships with "test this before you believe it"
- Vanity metrics are refused — pick
open_appas your value event and the code says no
Reports come out in your language (English, 한국어, 日本語 built in; anything else translated on the fly with the numbers verified intact).
More
- What each tool does, and the anonymous benchmark
- How it's built
MIT