Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Transcodely

von transcodelyVersion 1.1.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registrycom.transcodely/mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Transcode, host and caption video from a prompt. Fifteen tools, nine read-only, nothing deletes.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Design, Bilder & Audio

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.transcodely.com/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http transcodely https://mcp.transcodely.com/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "transcodely": {
      "url": "https://mcp.transcodely.com/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "transcodely": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.transcodely.com/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.transcodely.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain transcodely.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Design, Bilder & Audioi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2186 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 33 % der anderen 2186 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2186 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Transcodely sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

Läuft auf deinem Computer★ 16.165MITAktualisiert vor 5 Monaten
Installieren

Claude Real Video

von HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

Läuft auf deinem Computer★ 2.284MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

Läuft in der Cloud★ 2.152Aktualisiert vor 13 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Transcodely MCP Server

A video pipeline for AI agents, over the [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) — with nothing on it that can delete your work.

Hand your agent a video URL and it comes back a playable link: transcoded into an ABR ladder, hosted, captioned if you ask. Then let it read back what it actually produced, what it cost, and why an upload did not become a job. No delete, no cancel, no key material. Connect with one OAuth click — no API key to create or paste.

  • Server URL (streamable HTTP): https://mcp.transcodely.com/mcp
  • Product page: https://www.transcodely.com/mcp
  • Connect guide: https://www.transcodely.com/docs/guides/mcp
  • Registry identifier: com.transcodely/mcp

This is the public home of the hosted server: connect instructions, the tool surface, and the registry manifest. The server itself is a hosted service — there is nothing to install or run.

Connect

Claude Code

claude mcp add --transport http transcodely https://mcp.transcodely.com/mcp

Then run /mcp inside Claude Code and pick Authenticate — your browser opens, you approve, and the tools are live. No Transcodely account yet? One is created for you during authorization.

claude.ai / Claude desktop — Settings → Connectors → Add custom connector → https://mcp.transcodely.com/mcp.

Cursor — add to ~/.cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "transcodely": { "type": "http", "url": "https://mcp.transcodely.com/mcp" } } }

Any other client that supports remote MCP servers over streamable HTTP works the same way. For headless use (CI, server-side agents), attach a Transcodely API key as a bearer token instead — see the connect guide.

Tools (20)

Twenty tools: twelve only read, six create something — five of those start work you are billed for, and saving a preset is free — and two overwrite a setting that only affects work created after it. No tool on this surface deletes, cancels, removes or rotates anything.

ToolEffectWhat it does
create_jobcreates work · billableCreate a transcoding job.
create_presetcreates · freeCreate a custom encoding preset for this app: a named, reusable bundle of encoding settings that create_job can reference by slug.
create_video_from_urlcreates work · billableIngest a remote https:// video and host it in one call — this is the tool for "transcode and host this, give me a link".
generate_captionscreates work · billableGenerate AI captions (subtitles) for a hosted video by id (vid_...).
generate_highlightscreates work · billableCut short highlight clips (MP4) from a hosted video by id (vid_...) around the quotable moments its ready AI insights picked.
generate_insightscreates work · billableGenerate AI insights (title suggestions, summary, key points, chapters, questions, key terms, quotable highlights, topics) for a hosted video by id (vid_...) from its existing AI captions; nothing is re-transcribed.
get_ingest_rulereadFetch one ingest rule by id (ing_...): its origin, enabled state, filters, the job it submits, and its event/job counts.
get_job_statusreadGet a concise status snapshot for a transcoding job by id (job_...): overall status and progress, any error code/message, and per-output status/progress with errors.
get_output_reportreadGet the full measurement report for one job output (job_... plus out_...): what the produced file turned out to BE, measured from the written file, and the verdict of comparing that against what the job asked for.
get_pricingreadReturn the prices this app pays, in EUR: every chargeable item (encoding per codec, the resolution, quality and feature multipliers, the captions, insights and processing fees, hosting storage and delivery) with its rate and unit, custom: true where this account has a custom rate, and the public list price beside it.
get_seo_markupreadGet ready-to-paste SEO markup for showing a hosted video (vid_..., ready, public or unlisted) on your own web page at watch_url: schema.org VideoObject JSON-LD (with chapter key moments when the video has insights), a video sitemap entry, and an escaped HTML fragment with the summary, chapter links and full transcript. watch_url is only embedded in the output, never fetched.
get_transcriptreadGet the transcript of a hosted video (vid_...) produced by its AI captions, as txt (plain text, the default), md (Markdown with timestamp links) or json (paragraphs, sentences and words with timings).
get_usagereadReturn hosting usage and cost for a billing month: videos encoded, encoding minutes, average storage, egress, request counts, and per-line and total cost in EUR.
get_videoreadFetch a hosted video by id (vid_...): status, visibility, title, duration, poster image, encoded renditions (resolution, codec, bitrate, dimensions), and — once status is "ready" — a playback block.
list_ingest_eventsreadList the storage deliveries this app's ingest rules received, newest first, with what became of each: the bucket and object key, the outcome (received, matched, created, skipped or failed), the REASON for a skip or failure, and the job id when one was created.
list_ingest_rulesreadList this app's ingest rules: the standing instructions that turn an object landing in a storage origin into a transcoding job.
list_jobsreadList transcoding jobs for the authenticated app, newest first.
list_presetsreadList the encoding presets available to this app: the read-only ones the platform ships and the app's own custom ones.
set_spend_limitoverwrites a settingSet or clear this app's monthly transcoding spend limit, in EUR.
update_presetoverwrites a settingUpdate a custom preset's settings by id (pst_...).

*Generated from tools.json by npm run readme:gen — do not edit by hand. Read-only: 12. Writing: 8. Billable: 5.*

What the surface cannot do

The promise is narrow and literal, and it is checked rather than asserted: test/vendored.mjs re-derives it from tools.json on every CI run and fails if a future release adds a tool whose name begins with delete, cancel, remove, purge, rotate or destroy.

  • Nothing is deleted or cancelled. No tool removes a video, a job, an output, a preset or a rule, and none stops work that is already queued or running. An agent that decides mid-task to "clean up" has no instrument for it.
  • Nothing reads key or secret material. There is no tool for API keys, and the ingest tools deliberately withhold even the prefix-and-last-four hint the REST API exposes: a rule's inbound secret is shown once, at creation, and never by this server. A tool result lands in an agent transcript, so anything a transcript should not carry is not on the surface at all.
  • Nothing reaches your organization. Members, plans, invoices, team settings and the admin surface have no tools.
  • The overwriting pair only ever reaches forward. update_preset and set_spend_limit carry destructiveHint: true, which in the protocol means "replaces a value" rather than "additive" — not that anything is removed. A preset is read and expanded when a job is *created*, so editing one never reaches a job that already exists; lowering a spend limit blocks the *next* job and never stops one in flight.

Who can change the spend limit

set_spend_limit is the only tool with an authorization rule of its own, because it is the only one that moves money policy.

  • It requires an organization owner or admin, signed in through the browser OAuth flow. That is the same membership check the REST API applies, plus one rule REST does not have.
  • API-key sessions are refused outright — including the stdio bridge below, which authenticates with ak_…. The refusal says so in words rather than failing as a generic permission error. This surface is deliberately stricter than REST here: over REST, a key can manage its own app's limit.
  • It reads the limit back instead of echoing what it was given: a limit set above a plan or platform ceiling stores fine and changes nothing, because the lower ceiling still binds. The result carries the previous and the new *effective* limit and the rung it comes from.

Auth and guardrails

  • OAuth 2.1 with PKCE via browser consent; the server implements RFC 9728 Protected Resource Metadata and RFC 8707 resource indicators.
  • Every tool call is scoped to one Transcodely app, resolved from the session, never from a tool argument. An agent cannot widen its own scope by passing a different id: a job, video, preset or rule belonging to another app reads back as *not found* rather than as a permission error, which would confirm it exists. Connect to https://mcp.transcodely.com/mcp/app_… to pin a specific app; the bare URL resolves to your organization's oldest active app.
  • An ak_… key presented at a different app's URL is rejected outright.
  • Every call writes the same audit trail as the equivalent REST call.
  • The MCP server is free to connect. Five tools start billable work — create_job, create_video_from_url, generate_captions, generate_insights and generate_highlights — charged at the ordinary Transcodely rates. Every other tool is free to call, including the ones that write: saving a preset or setting a spend limit costs nothing. create_video_from_url deletes the original source file 7 days after the video is ready unless you pass retain_source; a retained source is billed as storage and appears on the invoice as "Retained source videos".

Try it

  1. *"Transcode and host this video and give me a link: https://www.transcodely.com/videos/bbb-30s.mp4"*
  2. *"Generate English captions for that video."*
  3. *"Generate insights for that video, then cut highlight clips from it."*
  4. *"What's the status of my last job?"*
  5. *"Did that 1080p output actually come out as 1080p h264? Show me the measured report."*
  6. *"I uploaded a file to my bucket and no job appeared — what happened?"*
  7. *"How much have I spent on video this month, and which day cost the most?"*

Run locally (stdio bridge)

Remote-capable clients should connect straight to the hosted endpoint above — that's the one-click OAuth path. For stdio-only clients, sandboxes, and headless use, this repo is also a runnable bridge that serves the same tools over stdio and forwards calls to the hosted server:

# with an API key (create one in the Transcodely dashboard):

TRANSCODELY_API_KEY=ak_... npx github:transcodely/mcp

or via Docker:

docker build -t transcodely-mcp . docker run -i --rm -e TRANSCODELY_API_KEY=ak_... transcodely-mcp

Without TRANSCODELY_API_KEY the bridge still starts and answers introspection (initialize, tools/list); tool calls return an error pointing at the two auth paths. set_spend_limit is listed but always refused over this path — see the rule above.

How tools.json is kept honest

tools.json is generated, not written: it is the byte-exact stdout of the Transcodely API's own export, go run ./cmd/mcp --dump-tools, run in a checkout of the release pinned in api-pin.json. The README table above is generated from it in turn. Two checks hold that chain:

CheckCommandRuns

| Vendored consistency — counts, annotations, the "nothing deletes" promise, manifest versions, the R

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen