关于 YouTube Transcript MCP Server
YouTube Transcript MCP Server 为基于视频的 LLM 工作流获取字幕和元数据。它支持带时间戳的片段、语言查询、长字幕分页及代理配置。
主要功能
- 01获取纯文本和带时间戳的字幕
- 02获取视频元数据
- 03列出可用字幕语言
- 04长视频字幕分块与分页
- 05支持住宅代理和 HTTP/HTTPS 代理
适用场景
- 01获取讲座和播客字幕
- 02分页读取长视频字幕
- 03选择可用的字幕语言
- 04获取视频标题和频道信息
MCP 相关
该 MCP 服务提供获取纯文本或定时字幕、列出可用语言及查询视频元数据的工具。MCP 客户端可使用游标分块读取长字幕。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
YouTube Transcript MCP 服务
一个 Model Context Protocol (MCP) 服务,可将 YouTube 视频的文字稿和元数据直接获取到大模型工作流中。
该服务专为 AI Agent 设计,可通过自动分页无缝处理长视频,并提供可靠的代理支持,以绕过 YouTube 的速率限制和 IP 封禁。
主要功能
- 丰富的文字稿获取:以多种语言获取原始文本、带时间戳的片段和视频元数据。
- 智能分块与分页:自动拆分较长的文字稿(默认:50,000 个字符),防止上下文窗口溢出,让模型轻松逐页处理数小时的视频内容。
- 可靠的代理支持:内置住宅代理(Webshare、ScrapingAnt)和标准 HTTP/HTTPS 代理支持,防止 IP 被封禁。
- 广泛兼容:适用于 Claude Desktop、Cursor、LM Studio、Goose 以及任何标准 MCP 客户端。
快速开始与安装
说明
你需要在系统上安装
uv,才能使用uvx命令。
此服务通过标准 stdio 通信。
大多数 MCP 客户端都可以使用 uvx(Astral uv 的一部分)直接运行它。
通用配置(标准 MCP JSON)
将此条目添加到客户端的 MCP 配置文件中(通常位于 mcpServers 下):
{
"mcpServers": {
"youtube-transcript": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/jkawamoto/mcp-youtube-transcript",
"mcp-youtube-transcript"
]
}
}
}
各客户端的设置指南(点击展开)
Claude Desktop
- 图形界面(拖放):从 Releases 页面下载
.mcpb捆绑包,然后将其拖放到 Claude Desktop 设置中。 - 手动配置:将上方的 JSON 添加到
claude_desktop_config.json(保存后重启 Claude Desktop):- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS:
Cursor
- 前往 Cursor Settings > Features > MCP Servers。
- 点击 + Add New MCP Server。
- 名称:
youtube-transcript,类型:command。 - 命令:
uvx --from git+https://github.com/jkawamoto/mcp-youtube-transcript mcp-youtube-transcript
Goose
详细安装说明请参阅此教程: YouTube Transcript 扩展。
LM Studio
如需为 LM Studio 配置此服务,请点击下方按钮。
使用 Docker
此服务的 Docker 镜像可在 Docker Hub 获取。 详细使用说明和文档请参阅 Docker Hub 页面。
可用工具
该服务为 LLM Agent 注册了以下 MCP 工具:
| 工具 | 描述 |
|---|---|
get_transcript | 获取 YouTube 视频 URL 对应的纯文本文字稿。 |
get_timed_transcript | 获取包含开始时间和时长的文字稿片段。 |
get_available_languages | 列出所有可用的文字稿语言(人工生成和自动生成)。 |
get_video_info | 获取视频元数据,例如标题和频道信息。 |
工具参数与架构
-
get_transcripturl(string,必填):完整的 YouTube 视频 URL。lang(string,可选):首选语言代码(默认为"en")。next_cursor(integer,可选):用于获取长视频下一段内容的游标。
-
get_timed_transcripturl(string,必填):完整的 YouTube 视频 URL。lang(string,可选):首选语言代码(默认为"en")。next_cursor(integer,可选):用于获取下一段内容的游标。
-
get_available_languagesurl(string,必填):完整的 YouTube 视频 URL。
-
get_video_infourl(string,必填):完整的 YouTube 视频 URL。
高级配置
处理长视频(分页)
长视频(例如讲座、会议和播客节目)很容易超出 LLM 的上下文令牌限制。
默认情况下,超过 50,000 个字符的文字稿会被分块。如果响应被拆分,
系统会提供 next_cursor,以便 LLM Agent 自主获取剩余内容。
如需自定义分块字符数限制,请提供 --response-limit。
如需禁用分页并一次性获取完整文字稿,请将 --response-limit 设为负值(例如 -1):
{
"mcpServers": {
"youtube-transcript": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/jkawamoto/mcp-youtube-transcript",
"mcp-youtube-transcript",
"--response-limit",
"15000"
]
}
}
}
避免 IP 封禁(代理设置)
YouTube 会严格封锁来自云服务商和数据中心 IP 的自动文字稿请求。 使用住宅代理或轮换代理可确保持续访问。
1. Webshare 住宅代理
通过环境变量或命令行标志设置凭据:
{
"mcpServers": {
"youtube-transcript": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/jkawamoto/mcp-youtube-transcript",
"mcp-youtube-transcript"
],
"env": {
"WEBSHARE_PROXY_USERNAME": "your_username",
"WEBSHARE_PROXY_PASSWORD": "your_password"
}
}
}
}
(CLI 对应参数:--webshare-proxy-username 和 --webshare-proxy-password)
2. ScrapingAnt
如果使用 ScrapingAnt,请提供 API 令牌:
{
"mcpServers": {
"youtube-transcript": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/jkawamoto/mcp-youtube-transcript",
"mcp-youtube-transcript"
],
"env": {
"SCRAPINGANT_API_TOKEN": "your_api_token"
}
}
}
}
(CLI 对应参数:--scrapingant-api-token)
访问 YouTube 需要付费订阅 ScrapingAnt Web Scraping API。 访问 YouTube 需要使用住宅代理,这比标准代理请求消耗更多 ScrapingAnt 积分。 详情请参阅 ScrapingAnt 积分费用文档。
3. 标准 / 通用 HTTP 和 HTTPS 代理
通过 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY(或 --http-proxy / --https-proxy)指定自定义代理端点:
{
"mcpServers": {
"youtube-transcript": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/jkawamoto/mcp-youtube-transcript",
"mcp-youtube-transcript"
],
"env": {
"HTTPS_PROXY": "http://username:[email protected]:8080"
}
}
}
}
如需了解更多详情,请访问: 应对 IP 封禁 - YouTube Transcript API。
许可证
本应用根据 MIT 许可证授权。详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。