jkawamoto/mcp-youtube-transcript

MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

何を解決するか

このプロジェクトは、AIエージェントがYouTubeの字幕とメタデータを信頼性高く取得できる方法を提供します。長動画を扱う際のLLMのコンテキストウィンドウの制限という一般的な問題と、YouTubeが自動化されたリクエストに対して厳しくIPブロックを行う問題に対処しています。

動作方法

Model Context Protocol (MCP) サーバーとして実装されています。LLMクライアント（Claude Desktop、Cursor、LM Studioなど）が呼び出せるツール群を提供し、プレーンテキストの字幕、タイムスタンプ付きセグメント、利用可能な言語、動画メタデータを取得できます。長編コンテンツに対応するため、カーソルトークンを使用したページネーションシステムにより、デフォルトで50,000文字の管理可能なチャンクに自動的に字幕を分割します。

対象ユーザー

YouTube動画のコンテンツを「見ること」や分析することを希望するAIエージェントやMCP互換クライアントの開発者およびユーザー。

特徴

  • 自動ページネーション：長字幕をチャンクに分割することで、コンテキストウィンドウのオーバーフローを防ぎます。
  • プロキシサポート：住宅用プロキシ（Webshare、ScrapingAnt）および標準HTTP/HTTPSプロキシに対応しており、IPブロックを回避できます。
  • 多言語対応：複数言語での字幕取得が可能です。
  • ユニバーサル互換性：Claude Desktop、Cursor、LM Studio、Gooseを含む、あらゆる標準MCPクライアントと互換性があります。

関連

  • プロジェクト
    ZubeidHendricks/youtube-mcp-server

    AI言語モデルがYouTubeとやり取りできるMCPサーバー。動画検索、字幕取得、チャンネルデータ分析のツールを提供します。

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    kimtaeyoon83/mcp-server-youtube-transcript

    AIモデルがYouTubeの文字起こしを取得し、TwelveLabsを使用してオプションで視覚的コンテンツを分析できるようにするModel Context Protocolサーバー。

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    yt-dlpを用いてYouTube字幕をダウンロード・読み取り、AIアシスタントが動画の要約や分析を行うことを可能にするModel Context Protocolサーバー。

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    tavily-ai/tavily-mcp

    Tavily MCP は、Model Context Protocol サーバーであり、検索、抽出、マッピング、クロールの4つのウェブ知識ツールを公開することで、LLMベースのエージェント（Claude Code、Cursorなど）が最新のウェブデータを取得、ページコンテンツを抽出、サイトマップを生成、またはサイトを一括クロールできるようにします。Tavilyのホストエンドポイント経由または単一の `npx` コマンドでローカル実行が可能で、APIキーまたはオプションのOAuthで認証します。設定は環境変数（`TAVILY_API_KEY`、`DEFAULT_PARAMETERS`、`TAVILY_HUMAN_ID`）で行います。このサーバーにより、AIアシスタント、RAGパイプライン、生産性ツールがカスタムスクレイピングコードなしでリアルタイムのウェブアクセスが可能になります。

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    blazickjp/arxiv-mcp-server

    AIアシスタントがarXiv論文の検索、ダウンロード、閲覧（LaTeXセクションを含む）、引用グラフの管理、トピック監視、およびオプションでのセマンティック検索を、stdioまたはHTTP JSON‑RPCインターフェース経由で行えるようにするローカルMCPサーバーです。