youtube-transcript

YouTube の文字起こし

YouTube 動画の全編の文字起こしを取得し、ユーザーのニーズに合わせて要約、ブログ記事、ソーシャルコンテンツ、引用、番組メモ、または生テキストに変換します。

要件

• Hyper MCP がインストールされていること。 https://app.hyperfx.ai/mcp
• https://app.hyperfx.ai/integrations で YouTube toolkit が有効になっていること — youtube_transcript と youtube_reader を利用できます。

ツール一覧に youtube_transcript がない場合は、処理を中止し、Hyper で YouTube toolkit を有効にするようユーザーに伝えてください。

2 つのツール — 適切なものを選んでください

ツール	使用する場面	戻り値
youtube_transcript	生の文字起こしテキストやタイムスタンプ付きのセグメントが必要な場合。高速で信頼性が高く、まずはこちらを使ってください。	全文の文字列と、開始時刻／再生時間のタイムスタンプ付きセグメント
youtube_reader	動画から AI を使って抽出する必要がある場合 — 要約、Q&A、トピックごとの分割、翻訳、視覚的な説明など。	指示に対する自由形式の回答

デフォルトでは、youtube_transcript から始めてください。 生テキストでは得られない情報が必要な場合（例：視覚的な説明、翻訳、非常に長い動画からの構造化された情報抽出）は、youtube_reader を使用してください。

重要なルール

1. youtube_transcript の処理には 15〜30 秒かかります。 分離されたサンドボックスが起動します。実行中であることと、少し待つ必要があることをユーザーに伝えてください。処理が止まっていると思わせないでください。
2. 動画 ID と完全な URL のどちらも使用できます。 "NZLAdOL9fP8" と "https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8" はどちらも機能します。
3. 文字起こしの内容を捏造しないでください。 要約する前に、必ず取得してください。特定の動画の内容について、学習済みの知識に頼らないでください。
4. 非常に長い動画（2 時間超）: youtube_transcript は問題なく処理できます。長い動画で youtube_reader を使うのは、AI による情報抽出が特に必要な場合に限ってください。非常に長いコンテンツではトークン制限に達することがあります。
5. 文字起こしが利用できない場合: 文字起こしが無効になっている動画もあります。youtube_transcript が失敗した場合は、別の抽出方法を使う youtube_reader を代替手段として試してください。

文字起こしの取得

youtube_transcript(
    video_id_or_url="https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8",
    language="en"   # optional — omit to auto-detect
)

レスポンスの構造:

{
  "success": true,
  "video_id": "NZLAdOL9fP8",
  "language": "English (auto-generated)",
  "text": "Full transcript as one string...",
  "segments": [
    { "text": "This week we launched Hyper MCP.", "start": 0.0, "duration": 3.2 },
    { "text": "It brings Hyper's built-in tools...", "start": 3.2, "duration": 4.1 }
  ],
  "total_duration": 342.0
}

ほとんどの作業では text を使用してください。タイムスタンプが必要な場合（例：チャプター、クリップの参照、カラオケ字幕）は segments を使用してください。

AI による情報抽出に youtube_reader を使用する

youtube_reader(
    url="https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8",
    instruction="Summarize the key points. Then list the main features demonstrated, with timestamps."
)

instruction の例:

• "価格やコストについて述べられた主張をすべて抽出してください。"
• "言及されたアクション項目を順番に列挙してください。"
• "これをスペイン語に翻訳してください。"
• "話者が名前を挙げたツールや製品は何ですか？"
• "この動画の主なセクションを特定し、それぞれのタイムスタンプを教えてください。"

文字起こしの活用方法

テキストを取得したら、ユーザーに必要なものを尋ねるか、文脈から推測してください。

ユーザーの要望	作成するもの
ブログ記事	文字起こしを「導入 → セクション → CTA」の構成に組み直します。不要な言いよどみを取り除き、小見出しを追加します。
LinkedIn / Twitter の投稿	最も鋭い洞察を 1〜2 個抽出します。ユーザー自身の動画であれば、一人称で書き直します。
要約	重要なポイントを 3〜5 個の箇条書きにまとめます。
番組メモ / 説明文	タイトル、2 文の要約、タイムスタンプ付きのチャプター、言及されたリンクを作成します。
引用の抽出	segments 配列から、start のタイムスタンプ付きで逐語的な引用を抜き出します。
メール用に再利用	導入のフック、重要な洞察、CTA を含む、ストーリー仕立てのメールに書き直します。
調査 / 競合分析	話者の主張、推奨する製品、説明している課題を要約します。

出力例

入力： "Get the transcript of https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8 and write a LinkedIn post from it"

フロー：

1. youtube_transcript(video_id_or_url="https://www.youtube.com/watch?v=NZLAdOL9fP8") を呼び出します
2. 返された text を読みます
3. 最も印象的な場面を1～2つ特定します。意外性があるもの、役に立つもの、引用に適したものを選びます
4. 話者の口調で（一人称を使って）、書き出しと明確な要点を含む LinkedIn の投稿を作成します

入力： "Summarize this video for me: [URL]"

フロー：

1. youtube_transcript(video_id_or_url="[URL]") を呼び出します
2. 冗長な説明や埋め草を含めず、重要なポイントを4～6個の箇条書きで返します

入力： "Pull the timestamps for each section of this video"

フロー：

1. youtube_transcript(video_id_or_url="[URL]") を呼び出します
2. segments 配列を使ってトピックの切り替わりを特定します
3. 00:00 — Intro、01:23 — Feature demo などの形式でチャプターの一覧を返します

関連スキル

引き継ぎ先	スキル
YouTube 動画から顧客調査用のコメントを収集する	customer-research
トピック別に人気の YouTube 動画を探す	youtube_top_videos を直接使用します
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