MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者提供的说明(英文原文)
Agent-first local SEO quality, intent and opportunity engine with CLI and optional MCP server.
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": {
"agent-seo-engine": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-seo-engine"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add agent-seo-engine -- uvx agent-seo-engine粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-seo-engine": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-seo-engine"
]
}
}
}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": {
"agent-seo-engine": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agent-seo-engine"
]
}
}
}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
注册名称已通过 GitHub 账户 davidmosiah 验证,该账户拥有此仓库
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 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。
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(0.1.1)于4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。
Agent SEO Engine
Local-first SEO scoring, search-intent and opportunity engine for AI agents. Deterministic checks before agents rewrite, refresh or publish content.
mcp-name: io.github.davidmosiah/agent-seo-engine
⭐ If this agent-first tool helps your workflow, please star the repo. Stars make this tooling easier for other builders to discover and help Delx keep shipping open infrastructure.
🧱 Part of the Delx agent stack — 15 open-source MCP servers across body, reach and coordination.
Agent-first SEO scoring, search-intent detection and opportunity prioritization. It packages the useful parts of a production content pipeline into a clean local CLI plus an optional MCP server for Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw and other agent runtimes.
Use it when an agent needs deterministic SEO checks before rewriting, refreshing or publishing content.
manifest, connection_status and privacy_audit surfaces before content toolspipx install agent-seo-engine
With MCP support:
pipx install "agent-seo-engine[mcp]"
Published on PyPI: agent-seo-engine. Release automation uses PyPI Trusted Publishing, so GitHub Actions can publish future versions without long-lived PyPI tokens. See docs/pypi-publishing.md.
agent-seo-engine manifest --client codex
agent-seo-engine doctor agent-seo-engine privacy-audit agent-seo-engine intent "best ai agent framework" agent-seo-engine score --file examples/article.md --primary-keyword "ai agent testing" agent-seo-engine opportunity --impressions 4200 --clicks 80 --position 12.4 --commercial-intent 0.8 agent-seo-engine image-alt --file page.html
All commands return structured JSON by default. Use --format markdown for human review.
agent-seo-mcp
Hermes-style config:
mcp_servers:
agent_seo: command: agent-seo-mcp args: [] sampling: enabled: false
Recommended first calls:
agent_seo_connection_statusagent_seo_privacy_auditagent_seo_score_content| Tool | Purpose |
|---|---|
agent_seo_manifest | Install/runtime guidance for agent clients |
agent_seo_connection_status | Local/offline readiness and optional integration status |
agent_seo_privacy_audit | Draft, analytics and credential boundaries |
agent_seo_detect_intent | Search intent classification |
agent_seo_score_content | Markdown quality checks with exact recommendations |
agent_seo_prioritize_opportunity | GSC-style opportunity scoring |
agent_seo_check_image_alt | Image alt-attribute coverage audit for HTML |
Use agent-seo-engine. First call agent_seo_connection_status and agent_seo_privacy_audit.
Score the draft, then propose only edits tied to failed checks or high-impact opportunities.
Agents should not guess whether a draft is ready. They should call the scoring tool, read exact failed checks, then propose focused edits. The engine is intentionally deterministic and local so repeated agent runs can compare output over time.
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" pytest python -m compileall -q src