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YouTube Transcript MCP Server

YouTube Transcript MCP Server

ローカル
github.com/PraveenKishoreメディア・デザイン085 週間前に更新

YouTube Transcript MCP Server について

動画ID、言語コード、出力形式を指定してYouTubeの字幕を取得するMCPサーバーです。MCP対応クライアント向けに、プレーンテキストまたはJSONで字幕を返します。

主な機能

  1. 01複数言語の字幕取得
  2. 02プレーンテキストまたはJSONで出力
  3. 03言語コードによる言語指定
  4. 04字幕取得用MCPツールの提供

活用シーン

  1. 01LLM向けの動画字幕取得
  2. 02字幕の出力形式の選択
  3. 03指定言語の字幕取得

MCP 対応

動画ID、言語コード、形式を入力して使う `fetch_youtube_transcript` ツールをMCPクライアントに公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

YouTube Transcript MCP Server

このプロジェクトは、さまざまな形式で YouTube 動画のトランスクリプトを取得するツールを提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーを実装しています。youtube-transcript-api を活用し、LLM が YouTube のトランスクリプトに安全かつ効率的にアクセスできるようにします。

概要

このサーバーは、指定された動画 ID、言語コード、希望する形式に基づいて YouTube 動画のトランスクリプトを取得する fetch_youtube_transcript ツールを公開します。この機能により、LLM は YouTube 動画のトランスクリプトにシームレスにアクセスして処理できます。

機能

  • YouTube トランスクリプトの取得: 複数の言語で YouTube 動画のトランスクリプトを取得します。
  • 柔軟な出力形式: プレーンテキストまたは JSON 形式でトランスクリプトを取得できます。
  • MCP 連携: MCP 対応のクライアントやツールとシームレスに連携するよう設計されています。

MCP クライアントの設定

"mcpServers": {
  "youtube-transcripts": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/mcp-transcripts/src",
      "run",
      "server.py"
    ]
  }
}

セットアップ

このプロジェクトでは、パッケージとプロジェクトの管理に uv を使用します。 このプロジェクトを実行するには、以下のセットアップ手順に従ってください。

  1. まだインストールしていない場合は、uv をインストールします。こちらにインストール手順があります。
  2. リポジトリをクローンします。
    git clone https://github.com/PraveenKishore/mcp-server-youtube.git
    cd mcp-server-youtube
    
  3. 仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。
    uv sync
    
  4. 仮想環境を有効にします。
    source .venv/bin/activate  # Activate the virtual environment (Linux/MacOS)
    # OR
    .\.venv\Scripts\activate  # Activate the virtual environment (Windows)
    
  5. これで準備完了です!

MCP サーバーのテスト

1. MCP サーバーのみをテストする

MCP Inspector を起動するには、以下のコマンドを実行します。

mcp dev src/server.py

これによりサーバーが起動し、Tools タブで公開されているツールの一覧を確認できます。また、適切な入力を指定して、これらのツールを呼び出すこともできます。

2. Claude Desktop でテストする

Claude Desktop でテストするには、MCP の設定を claude_desktop_config.json ファイルに追加します。 詳しくはこちらのリンクを参照してください。設定が完了すると、Claude Desktop のインターフェースから直接ツールを呼び出せるようになります。

3. mcp-client-cli でテストする

mcp-client-cli は、LLM のプロンプトを実行し、Model Context Protocol(MCP)クライアントを実装するためのシンプルなコマンドラインツールです。 このツールを使用するには、MCP の設定を ~/.llm/config.json に追加します。詳しいセットアップ手順については、公式セットアップガイドを確認してください。設定後は、mcp-client-cli 内でツールを呼び出せるようになります。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。