关于 YouTube Transcript MCP Server
YouTube Transcript MCP Server 是部署在 Cloudflare Workers 上的无服务器 MCP 服务,可供 AI 助手提取 YouTube 视频字幕。它支持多种视频链接格式和按语言获取字幕。
主要功能
- 01从链接或视频 ID 提取字幕
- 02选择字幕语言
- 03支持多种 YouTube URL 格式
- 04通过 SSE 建立流式连接
适用场景
- 01提取视频字幕以供阅读
- 02获取特定语言的字幕
- 03为视频内容总结准备文本
MCP 相关
该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 get_transcript 工具,可按视频 URL 或 ID 和语言代码获取 YouTube 字幕。它通过 SSE 提供连接。
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。
工具
还没有获取到工具列表
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
基于 Model Context Protocol(MCP),在 Cloudflare Workers 上部署的高性能无服务器 YouTube 字幕提取服务。
概述
此 MCP 服务通过简单的 API,让 AI 助手能够获取 YouTube 视频的字幕。该实现结合了 kimtaeyoon83/mcp-server-youtube-transcript 中轻量级的字幕提取功能,以及 Cloudflare AI demos 中的远程 MCP 服务架构。
功能
- 无服务器部署:运行于 Cloudflare 全球边缘网络,延迟极低
- 灵活的 YouTube URL:支持多种 URL 格式和直接使用视频 ID
- 语言选择:获取不同语言的字幕(默认为英语)
- 针对边缘网络优化:响应速度极快(通常为 400-800ms)
- 精简实现:代码不到 300 行,易于维护
- SSE 传输:通过 Server-Sent Events 实现流式连接
可用工具
| 工具 | 描述 | 参数 |
|---|---|---|
get_transcript | 提取 YouTube 视频字幕 | url(必填):YouTube 视频 URL 或 IDlang(可选,默认值:"en"):语言代码 |
在 Claude Desktop 中使用
安装
- 打开 Claude Desktop,前往 Settings > Developer > Edit Config
- 更新配置文件:
{
"mcpServers": {
"youtube-transcript": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://your-deployed-worker.workers.dev/sse"
]
}
}
}
- 重启 Claude Desktop
提示词示例
Can you show me the transcript of this YouTube video? https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ
Extract the transcripts from this TED talk and summarize the key points: https://youtu.be/8S0FDjFBj8o
本地开发
前提条件
- Node.js 18 或更高版本
- Wrangler CLI(
npm install -g wrangler)
设置
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/youtube-transcript-mcp-server.git
cd youtube-transcript-mcp-server
# Install dependencies
npm install
# Run locally
wrangler dev
使用 MCP Inspector 测试
-
安装 MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector -
在检查器中:
- 将 Transport Type 设置为
SSE - 输入
http://localhost:8787/sse作为 URL - 点击“Connect”
- 将 Transport Type 设置为
-
使用不同的 YouTube URL 试用
get_transcript工具
部署到 Cloudflare
# Deploy to Cloudflare Workers
wrangler deploy
技术实现
该服务采用精简、高效的代码库构建:
- YouTubeTranscriptMCPSqlite:具备字幕提取功能的核心 MCP Agent 实现
- McpServer:处理 MCP 协议交互
- MCP 协议集成:完整实现 Model Context Protocol
关键优化:
- 高效的 URL 解析和验证
- 尽量减少外部依赖
- 妥善处理错误并提供详细错误消息
- 通过 SSE 支持流式传输
致谢
- 使用 @modelcontextprotocol/sdk 构建
- 使用 youtube-captions-scraper 提取字幕
- 灵感来源:
许可证
MIT
评论
支持 Markdown
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。