YouTube Transcript MCP Tool

Ferramenta MCP para obter transcrições de vídeos do YouTube com timestamps e fornecer para agentes LLM.

Índice

• Instalação / Uso via npx

• Instalação como biblioteca

• Compatível com OpenAI SDK (Chat Completions Tools)

• Configuração como MCP Server

• Deploy no Deno Deploy (MCP Remoto)

• Formato de entrada e saída

• Regras de Seleção de Legenda

• Comportamento de Erro

• Limitações

• Desenvolvimento

• Testes Esperados

Related MCP server: YouTube Transcript MCP Server

Instalação / Uso via npx

Via GitHub:

npx -y --package=github:lucasliet/youtube-transcript-mcp#main youtube-transcript-mcp --videoUrl "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" --preferredLanguages "pt-BR,en"

Saída do CLI: JSON no stdout (array de segmentos) ou null em falha.

Instalação como biblioteca (npm via GitHub)

Como o pacote não está publicado no npm, instale diretamente do GitHub:

npm i github:lucasliet/youtube-transcript-mcp#main

Import ESM:

import tools from 'youtube-transcript-mcp'

tools é um array onde cada item é uma tupla [name, { schema, fn }]. O schema está pronto para ser passado ao tools da API do OpenAI, e fn(args) executa a ferramenta e retorna os segmentos.

Compatível com OpenAI SDK (Chat Completions Tools)

Esta biblioteca já expõe a ferramenta no formato de schema esperado pelo OpenAI SDK para a API de Chat Completions (tools do tipo function). Você pode reaproveitar o schema diretamente e despachar a execução pelo fn exportado.

Exemplo de uso com openai (Node ESM):

import OpenAI from 'openai'
import ytTools from 'youtube-transcript-mcp'

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY })

// Extrai os schemas de tools no formato esperado pela API do OpenAI
const openaiTools = ytTools.map(([, t]) => t.schema)

const messages = [
  { role: 'user', content: 'Get transcript for https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ' }
]

const res = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o-mini',
  messages,
  tools: openaiTools
})

// Se o modelo pediu chamada de ferramenta, resolva e mantenha o histórico
if (res.choices?.[0]?.message?.tool_calls) {
  messages.push({
    role: 'assistant',
    content: res.choices[0].message.content || '',
    tool_calls: res.choices[0].message.tool_calls
  })

  for (const tool_call of res.choices[0].message.tool_calls) {
    const fnName = tool_call.function?.name
    const args = JSON.parse(tool_call.function?.arguments || '{}')
    const entry = ytTools.find(([n]) => n === fnName)
    if (!entry) continue
    const fn = entry[1].fn
    const result = await fn(args)
    messages.push({
      role: 'tool',
      tool_call_id: tool_call.id,
      content: JSON.stringify(result)
    })
  }

  // Opcional: Faça uma chamada de follow-up com o histórico atualizado
  const followUpRes = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages
  })
  console.log(followUpRes.choices[0].message.content)
}

Configuração como MCP Server

Coloque no arquivo de configuração do host MCP:

{
  "mcpServers": {
    "youtube-transcript": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--package=github:lucasliet/youtube-transcript-mcp#main", "youtube-transcript-mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

Este servidor utiliza @modelcontextprotocol/sdk e comunica via stdio.

Formato de retorno (MCP):

• O handler tools/call retorna content com type: "text" contendo o JSON serializado do array de segmentos.

Executando como servidor remoto (SSE)

Para iniciar o servidor remoto (Node.js ou Deno 2 localmente), use:

npm run start:remote --host 0.0.0.0 --port 3000 --cors "*"   # Node.js
# ou com Deno 2 (também funciona, pois node:http é compatível):
deno run --allow-net --allow-env --allow-read src/cli.js --mode remote --port 3000 --cors "*"

Nota: O Deno 2 é compatível com node:http e consegue rodar o start:remote normalmente em ambiente local. O entrypoint src/deno-deploy.js só é necessário para o Deno Deploy (serverless/isolates), onde não existe processo persistente e node:http .listen() não funciona — apenas Deno.serve() é suportado.

Endpoints expostos:

• GET /mcp: abre o stream SSE, envia evento endpoint com sessionId e heartbeats.

• POST /mcp?sessionId=<id>: recebe frames JSON-RPC (initialize, tools/list, tools/call, shutdown) identificados pelo query param ou cabeçalho Mcp-Session-Id.

Recursos chave:

• Handshake MCP (initialize/shutdown) tratado automaticamente pelo SDK.

• Mcp-Session-Id exposto via header para transporte HTTP e SSE.

• Compatibilidade legada: /mcp/events e /mcp/messages retornam mensagens de migração.

• Conexões liveness: heartbeats periódicos e limpeza de sessões expiradas.

Flags úteis:

• --host: Host/IP para bind do servidor (padrão: 0.0.0.0)

• --port: Porta do servidor (padrão: 3000)

• --cors: Configuração CORS (false, * ou origem específica)

• --heartbeat-interval: Intervalo de heartbeat em ms (padrão: 25000)

• --request-timeout: Timeout de request em ms (padrão: 60000, deve ser > heartbeat)

• --max-clients: Máximo de clientes simultâneos (padrão: 10)

Deploy no Deno Deploy (MCP Remoto)

Um servidor remoto já está disponível publicamente em:

https://youtube-transcript-mcp.deno.dev

Usar o servidor público

Configure diretamente no seu host MCP (Claude Desktop, Cursor, VS Code, etc.):

{
  "mcpServers": {
    "youtube-transcript-remote": {
      "url": "https://youtube-transcript-mcp.deno.dev/mcp"
    }
  }
}

Por que um entrypoint separado para Deno Deploy?

O Deno Deploy é serverless (isolates): não existe processo persistente, então node:http .listen() não funciona. O src/deno-deploy.js implementa o protocolo MCP/SSE usando exclusivamente a Web Fetch API (Deno.serve, Request, Response, ReadableStream), que é o único modelo suportado.

Em ambiente local, o Deno 2 é compatível com node:http e o start:remote funciona normalmente — o entrypoint dedicado só é necessário para o Deno Deploy.

Fazer seu próprio deploy

# 1. Instalar deployctl
deno install -gArf jsr:@deno/deployctl

# 2. Autenticar (abre browser)
deployctl login

# 3. Deploy
deployctl deploy --project=<nome-do-projeto> src/deno-deploy.js

Testar localmente antes do deploy

deno task start   # porta 8000

curl -N http://localhost:8000/mcp
# event: endpoint
# data: "/mcp?sessionId=<uuid>"

Protocolo SSE exposto

Métodos MCP suportados: initialize, ping, tools/list, tools/call.

Formato de entrade e saída

Entrada:

{
  "videoUrl": "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ",
  "preferredLanguages": ["pt-BR", "en"]
}

Saída (exemplo abreviado) CLI:

[
  { "text": "Intro...", "startInMs": 0, "duration": 2300 },
  { "text": "Next segment...", "startInMs": 2300, "duration": 1800 }
]

MCP (content type text):

{
  "content": [
    { "type": "text", "text": "[{\"text\":\"Intro...\",\"startInMs\":0,\"duration\":2300}]" }
  ]
}

Regras de Seleção de Legenda

Prioridade: manual idioma preferido > automática idioma preferido > track padrão > primeira disponível. Matching de idioma: case-insensitive + prefixo ("pt" casa "pt-BR").

Comportamento de Erro

Retorna null em qualquer falha. Logs internos categorizam causa.

Limitações

• Sem cache interno

• Sem truncamento de resposta

• Sem persistência em disco

Desenvolvimento

• Node 18+ / Deno 2+

• JavaScript ESM

Scripts:

npm test           # testes Node
npm run lint       # ESLint
npm run start:deno # servidor Deno local (porta 8000)
npm run dev:deno   # servidor Deno com watch

Testes Esperados

• URL inválida → null

• Sem legendas → null

• Fallback automático de idioma funciona

• Parsing de dois formatos XML suportados