Skip to main content
Glama
kmprograms

YouTube Transcripts MCP Server

by kmprograms

Serwer MCP z transkrypcjami YouTube

Język / Language: Polski | English


Serwer MCP (Model Context Protocol), który udostępnia transkrypcje filmów YouTube jako narzędzia dla hostów AI, na przykład Claude Code. Host prosi o transkrypcję po adresie URL albo identyfikatorze filmu, a serwer pobiera ją z YouTube i zwraca jako czysty tekst wraz z metadanymi. Dzięki temu model może streścić film, wyszukać w nim fragment albo odpowiedzieć na pytania o jego treść bez oglądania nagrania.

Serwer działa lokalnie na transporcie stdio, więc uruchamia go host jako podproces na tym samym komputerze.


📺 Wolisz obejrzeć niż czytać? Cały projekt omawiam na YouTube: Część 1 · Część 2


Spis treści


Related MCP server: YouTube Transcript MCP Server

Funkcjonalność

  • Pobieranie transkrypcji filmu YouTube na podstawie adresu URL lub 11-znakowego identyfikatora.

  • Rozpoznawanie wielu formatów adresu: youtube.com/watch?v=<id>, skrócony youtu.be/<id> oraz ścieżki /shorts/<id>, /embed/<id> i /live/<id>.

  • Wybór języka transkrypcji według listy preferencji, na przykład najpierw polski, potem angielski.

  • Sprawdzenie listy dostępnych transkrypcji filmu bez pobierania ich treści.

  • Zwracanie czytelnych metadanych: identyfikator filmu, język, kod języka, informacja czy transkrypcja jest generowana automatycznie oraz liczba fragmentów.

  • Twardy limit czasu na każde żądanie sieciowe, żeby host nie czekał w nieskończoność.

  • Czytelne komunikaty błędów zamiast wewnętrznych szczegółów biblioteki, na przykład gdy film nie istnieje albo nie ma transkrypcji w żądanym języku.


Narzędzia MCP

Serwer wystawia dwa narzędzia, które host widzi przez tools/list i wywołuje przez tools/call.

Narzędzie

Argumenty

Zwraca

get_transcript

video: str, languages: list[str] | None

Pełny tekst transkrypcji plus metadane (język, liczba fragmentów).

list_transcripts

video: str

Lista dostępnych transkrypcji z językiem i informacją o tłumaczeniu.

get_transcript

Pobiera transkrypcję i skleja jej fragmenty w jeden ciągły tekst. W argumencie video podaj adres URL filmu albo sam identyfikator. W opcjonalnym languages podaj listę kodów języków w kolejności preferencji, na przykład ["pl", "en"]. Gdy pominiesz languages, serwer użyje domyślnej listy z konfiguracji.

Odpowiedź zawiera pola video_id, language, language_code, is_generated, snippet_count oraz text.

list_transcripts

Zwraca listę transkrypcji dostępnych dla filmu, bez pobierania ich treści. Przydatne, gdy chcesz najpierw sprawdzić, w jakich językach istnieje transkrypcja. Każda pozycja zawiera language, language_code, is_generated oraz is_translatable.


Architektura

Serwer ma trzy warstwy, rozdzielone tak, żeby logika pobierania transkrypcji nie zależała od MCP.

Host (Claude Code)
   │  stdio (JSON-RPC 2.0)
   ▼
server.py        ── warstwa MCP: definicje narzędzi, obsługa błędów
   │
   ▼
transcripts.py   ── warstwa domenowa: pobieranie i model wyniku
   │
   ├── youtube.py    ── wyciąganie identyfikatora filmu z URL
   └── config.py     ── ustawienia z .env (pydantic-settings)

Warstwy

Plik

Rola

server.py

Tworzy serwer FastMCP, definiuje narzędzia get_transcript i list_transcripts, mapuje wyjątki na komunikaty.

transcripts.py

Pobiera transkrypcję przez youtube-transcript-api, buduje modele wynikowe, rozróżnia typy błędów.

youtube.py

Zamienia adres URL lub identyfikator na 11-znakowy identyfikator filmu.

config.py

Wczytuje ustawienia ze zmiennych środowiskowych i pliku .env przez pydantic-settings.

Nieblokująca pętla zdarzeń

Pobieranie transkrypcji jest operacją blokującą, bo czeka na sieć. Narzędzia serwera są asynchroniczne, więc samą pracę blokującą uruchamiamy przez asyncio.to_thread. Dzięki temu pętla zdarzeń serwera pozostaje wolna i host nie blokuje się na czasie odpowiedzi YouTube.

Transport stdio i logowanie

Serwer działa na transporcie stdio. Standardowe wyjście jest zarezerwowane dla wiadomości protokołu MCP, więc nie wolno nic wypisywać na nie zwykłym print. Wszystkie logi idą na standardowe wyjście błędów przez moduł logging. Poziom logowania ustawia zmienna MCP_YT_LOG_LEVEL.

Limit czasu żądań

Warstwa transkrypcji korzysta z własnej sesji HTTP, która dokłada timeout do każdego żądania. Limit bierze wartość ze zmiennej MCP_YT_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS. To chroni serwer przed zawieszeniem na wolnym albo niereagującym połączeniu.


Wymagania

  • Python 3.14+ (wersja zapięta w .python-version).

  • uv — menedżer pakietów i wirtualnych środowisk (rekomendowany).

  • Host obsługujący MCP, na przykład Claude Code, który uruchomi serwer i będzie z nim rozmawiał.

Serwer nie wymaga klucza API. Transkrypcje pobiera publicznie dostępna biblioteka youtube-transcript-api.


Instalacja

git clone <url-repo> mcp-yt
cd mcp-yt
uv sync

uv sync utworzy .venv/ i zainstaluje wszystkie zależności z uv.lock (deterministyczne wersje). Instalacja rejestruje też polecenie mcp-yt, które uruchamia serwer.

Szybki test, że serwer startuje:

uv run mcp-yt

Proces czeka na wiadomości protokołu przez stdio, więc w terminalu nie zobaczysz nic poza logami startu na standardowym wyjściu błędów. Przerwij działanie przez Ctrl+C. W normalnej pracy serwera nie uruchamiasz ręcznie — robi to host.


Konfiguracja

Konfiguracja jest opcjonalna. Bez pliku .env serwer działa na wartościach domyślnych. Aby zmienić ustawienia, utwórz plik .env w katalogu głównym projektu:

# Języki transkrypcji w kolejności preferencji.
MCP_YT_DEFAULT_LANGUAGES=["en","pl"]

# Maksymalny czas pojedynczego żądania w sekundach.
MCP_YT_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS=20

# Poziom logowania.
MCP_YT_LOG_LEVEL=INFO

Wszystkie zmienne środowiskowe

Zmienna

Wymagana

Domyślnie

Opis

MCP_YT_DEFAULT_LANGUAGES

nie

["en"]

Domyślna lista języków transkrypcji w kolejności preferencji.

MCP_YT_REQUEST_TIMEOUT_SECONDS

nie

20.0

Twardy limit czasu na każde żądanie sieciowe.

MCP_YT_LOG_LEVEL

nie

INFO

Poziom logowania, na przykład DEBUG, INFO, WARNING.

Wszystkie zmienne mają prefiks MCP_YT_. Ustawienia są walidowane przez pydantic-settings na starcie aplikacji. Plik .env jest w .gitignore i nie trafia do repozytorium.


Podłączenie do Claude Code

Claude Code czyta konfigurację serwerów MCP z pliku .mcp.json w katalogu projektu (zasięg project). Przykładowy wpis:

{
  "mcpServers": {
    "youtube-transcripts": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "C:/ścieżka/do/mcp-yt", "mcp-yt"],
      "env": {}
    }
  }
}

Podmień ścieżkę w --directory na miejsce, w którym leży projekt. Opcja --directory pilnuje, żeby serwer zawsze wystartował we właściwym katalogu, niezależnie od tego, skąd uruchomisz Claude Code.

Zasięgi konfiguracji

Claude Code przechowuje konfigurację serwerów MCP w trzech zasięgach. Wybór zasięgu decyduje o tym, gdzie zapisze się konfiguracja i skąd serwer będzie widoczny.

  • local — konfiguracja prywatna, tylko dla Ciebie i tylko w bieżącym projekcie. To zasięg domyślny.

  • project — konfiguracja w pliku .mcp.json w katalogu projektu. Plik trafia do repozytorium, więc serwer działa dla każdego, kto sklonuje projekt. Jest widoczny tylko po uruchomieniu Claude Code w katalogu z tym plikiem.

  • user — konfiguracja w globalnym pliku użytkownika. Serwer jest widoczny w każdym katalogu, ale konfiguracji nie da się współdzielić przez repozytorium.

Przy zasięgu project musisz otwierać Claude Code w katalogu projektu. Przy zasięgu user katalog nie ma znaczenia. Żeby zmienić zasięg przy dodawaniu serwera przez CLI, podmień --scope project na --scope user.


Przykład użycia

Po podłączeniu serwera po prostu poproś hosta o pracę na filmie. Model sam wybierze odpowiednie narzędzie i wywoła je z identyfikatorem albo adresem filmu.

Streść mi ten film: https://youtu.be/VEfx75k5g7k

Host wywoła get_transcript z tym adresem, dostanie tekst transkrypcji i przygotuje streszczenie. Jeśli chcesz najpierw sprawdzić dostępne języki, poproś o to wprost:

W jakich językach jest transkrypcja tego filmu?

Wtedy host użyje list_transcripts i pokaże listę bez pobierania pełnej treści.


Struktura projektu

mcp-yt/
├── src/
│   └── mcp_yt/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py         # Warstwa MCP — serwer FastMCP i definicje narzędzi
│       ├── transcripts.py    # Warstwa domenowa — pobieranie i modele wyniku
│       ├── youtube.py        # Wyciąganie identyfikatora filmu z URL
│       └── config.py         # Ustawienia z .env (pydantic-settings)
├── .mcp.json                 # Konfiguracja serwera dla Claude Code
├── .env                      # Zmienne środowiskowe — gitignored, opcjonalny
├── pyproject.toml            # Zależności, skrypt mcp-yt, konfiguracja ruff i mypy
├── uv.lock                   # Lockfile uv
├── .python-version           # 3.14
├── TEORIA.md                 # Wprowadzenie do MCP i różnic względem API
└── README.md

Separation of concerns

  • server.py zna tylko MCP i mapowanie błędów na komunikaty. Nie wie, jak pobiera się transkrypcję.

  • transcripts.py zna bibliotekę YouTube i modele wyniku. Nie wie nic o MCP, więc można ją testować i używać osobno.

  • youtube.py to czysta funkcja bez zależności sieciowych — łatwa do testowania.

  • config.py to jedno źródło prawdy dla konfiguracji, walidowane na starcie.


Narzędzia deweloperskie

Zależności deweloperskie instalują się razem z uv sync.

Linter i formatowanie

uv run ruff check .

ruff jest skonfigurowany w pyproject.toml z zestawem reguł E, F, I, UP, B, SIM i długością linii 100.

Type-check

uv run mypy .

mypy działa w trybie strict na katalogu src, więc wymusza pełne typowanie.


Więcej o tym, czym jest MCP i czym różni się od zwykłego API, znajdziesz w pliku TEORIA.md.

Install Server
F
license - not found
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/kmprograms/mcp-server-yt-transcriptions'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server