TranscriptFetch について
TranscriptFetch MCP Server は TranscriptFetch API を MCP クライアントに提供し、YouTube、TikTok、Instagram の動画字幕や文字起こしを取得します。字幕がない場合の AI 文字起こしに加え、YouTube 検索やチャンネル・プレイリストの一覧取得、クレジット確認にも対応します。
主な機能
- 01YouTube、TikTok、Instagram の文字起こしを取得
- 02字幕がない音声を AI で文字起こし
- 03キーワードで YouTube 動画を検索
- 04チャンネルとプレイリストの動画を一覧
- 05残りクレジットを確認
活用シーン
- 01動画内容を取得して要約に使う
- 02YouTube で候補動画を探す
- 03チャンネルやプレイリストの動画を確認
- 04API キーの残高を確認
MCP 対応
stdio またはホスト型リモートサーバーを通じて、文字起こし、検索、一覧取得、クレジット確認のツールを MCP クライアントに提供します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://transcriptfetch.com/mcpclaude mcp add --transport http com-transcriptfetch-youtube-transcripts-2 https://transcriptfetch.com/mcp{"mcpServers":{"com-transcriptfetch-youtube-transcripts-2":{"type":"http","url":"https://transcriptfetch.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-transcriptfetch-youtube-transcripts-2":{"type":"http","url":"https://transcriptfetch.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-transcriptfetch-youtube-transcripts-2":{"type":"http","url":"https://transcriptfetch.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-transcriptfetch-youtube-transcripts-2":{"serverUrl":"https://transcriptfetch.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
TranscriptFetch MCP サーバー
あらゆる MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor など)から TranscriptFetch API を利用できる Model Context Protocol サーバーです。YouTube、TikTok、Instagram に対応した本番環境向けの文字起こし API で、キャプションがない場合は AI による文字起こしも利用できます。文字起こしの取得、動画の検索、チャンネルやプレイリストの一覧表示、クレジット残高の確認ができます。
API キーを取得する
- transcriptfetch.com で無料アカウントを作成します。カードは不要です。
- ダッシュボードから API キー を開き、キーを作成します。キーは
tf_live_で始まります。 - 以下のクライアント設定で、キーを
TRANSCRIPTFETCH_API_KEYに設定します。
各アカウントには毎月 50 クレジットが無料で付与されます。失敗は無料です。文字起こしが返されない場合、料金は発生しません。
stdio 経由でローカル実行し、キーを使って TranscriptFetch API を呼び出します。ホスト型のリモートサーバーを利用しますか?代わりにクライアントの接続先を https://transcriptfetch.com/mcp に設定してください(OAuth または API キー)。ホスト型サーバーでは、短い動画の AI 文字起こしをインラインで待機するため、ポーリングは不要です。
ツール
| ツール | 内容 |
|---|---|
get_transcript | 動画の文字起こしを取得します。YouTube、TikTok、Instagram、またはメディアの直接 URL に対応しています。キャプションがない場合に音声を文字起こしするには、ai_fallback: true を設定します(短い動画では通常約 30 秒、長い動画ではそれ以上かかります) |
search_videos | キーワードで YouTube を検索します |
list_channel_videos | YouTube チャンネルの動画を一覧表示します(ハンドル、ID、または URL) |
list_playlist_videos | YouTube プレイリストの動画を一覧表示します(ID または URL) |
get_credits | キーの残りクレジット残高を確認します。料金は発生しません |
料金は成功した結果ごとに発生します。キャプションの取得または動画リストの取得には 1 クレジット、音声の AI 文字起こしには音声 5 分ごと(端数は切り上げ)に 1 クレジットがかかり、結果の提供時にのみ課金されます。失敗、ブロック、空の結果には料金が発生しません。音声がまったく含まれない動画が多い短尺動画では、この点が重要です。
インストール
インストールは不要です。npx で必要に応じて実行します。
TRANSCRIPTFETCH_API_KEY=tf_live_... npx -y transcriptfetch-mcp
または、グローバルにインストールします。
npm install -g transcriptfetch-mcp
Node 18 以降が必要です。
ソースから実行する
git clone https://github.com/TranscriptFetch/mcp-server
cd mcp-server && npm install && npm run build
次に、"command": "node" と "args": ["/absolute/path/to/mcp-server/dist/index.js"] を指定して、ビルド済みのエントリーポイントをクライアントに設定します。
クライアント設定
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に以下を追加します(Settings から Developer、Edit Config の順に選択します)。
{
"mcpServers": {
"transcriptfetch": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "transcriptfetch-mcp"],
"env": { "TRANSCRIPTFETCH_API_KEY": "tf_live_..." }
}
}
}
Cursor
Cursor の MCP 設定にある mcpServers の下に同じブロックを追加します。
クライアントを再起動すると、5 つのツールが表示されます。
使用例
接続したら、アシスタントに自然な言葉で依頼できます。
https://youtu.be/aircAruvnKk の文字起こしを取得して、要点をまとめてください。
YouTube で「how transformers work」を検索し、上位 5 件の動画を一覧表示してください。
@lexfridman の最新動画を一覧表示し、最も新しい動画の文字起こしを取得してください。
TranscriptFetch のクレジットはあといくつ残っていますか?
アシスタントが適切なツールを選び、返された文字起こしまたは動画リストをもとに処理します。
設定
| 環境変数 | 必須 | デフォルト |
|---|---|---|
TRANSCRIPTFETCH_API_KEY | はい | なし |
TRANSCRIPTFETCH_BASE_URL | いいえ | https://transcriptfetch.com |
Docker
このサーバーは stdio 経由で MCP を使用するため、公開するポートはありません。-i は必須です。stdin が接続されていないと、トランスポートはすぐに閉じ、コンテナがクラッシュしたように見えます。
docker build -t transcriptfetch-mcp .
docker run --rm -i -e TRANSCRIPTFETCH_API_KEY=tf_live_... transcriptfetch-mcp
リンク
- API ドキュメント:https://transcriptfetch.com/docs
- MCP ドキュメント:https://transcriptfetch.com/docs/mcp
- Node SDK:https://github.com/TranscriptFetch/transcript-api-node
- Python SDK:https://github.com/TranscriptFetch/transcript-api-python
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。