Youtube Transcript Extractor
YouTube動画字幕抽出サービス
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YouTube文字起こしサービスとは?
YouTube文字起こしサービスは、YouTube動画の字幕テキストを簡単に取得できる機能です。標準、短縮、埋め込みリンクを含む複数のURL形式をサポートしています。YouTube文字起こしサービスの使い方は?
有効なYouTube動画のURLを提供するだけで、サービスが自動的に対応する字幕テキストを抽出します。動画に字幕がないか、字幕機能がサポートされていない場合は、エラーメッセージが返されます。適用シナリオ
このサービスは、YouTube動画の文字内容を迅速に取得する必要がある人、たとえば学生、研究者、または動画内容を分析したい人に最適です。主な機能
get_youtube_transcript動画のURLを入力して字幕テキストを取得します。
利点と制限
利点
複数のYouTube URL形式をサポートします。
簡単に使え、複雑な設定は必要ありません。
大量の動画リンク要求を処理できます。
制限
字幕付きの動画のみをサポートします。
現在は英語字幕のみをサポートしています。
YouTube APIのレート制限の影響を受けます。
使い方
YouTube動画のリンクを準備する
有効なYouTube動画のリンクがあることを確認してください。標準、短縮、または埋め込み形式でも構いません。
get_youtube_transcript関数を呼び出す
この関数を呼び出し、動画のURLを渡して字幕テキストを取得します。
使用例
人気のチュートリアル動画の字幕を取得する人気の教育動画から字幕を抽出して学習や研究に利用します。
よくある質問
提供したリンクが正常に動作しないのはなぜですか?
サービスは他の言語もサポートしていますか?
関連リソース
YouTube API ドキュメント
YouTube APIの仕組みを理解する。
youtube-transcript ライブラリ
YouTube動画の字幕を抽出するためのオープンソースライブラリ。
厳選MCPサービス

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
259
4.8ポイント

Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
287
4.5ポイント

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7ポイント

Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
713
4.5ポイント

Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
78
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
550
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5ポイント

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
272
4.5ポイント