MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP-native ad server. Monetize AI chatbots and agents with conversational ads.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
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:
https://mcp.adgentek.ai/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http adsmcp https://mcp.adgentek.ai/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"adsmcp": {
"url": "https://mcp.adgentek.ai/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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"adsmcp": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.adgentek.ai/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:
https://mcp.adgentek.ai/mcpMenünamen 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.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Adgentek bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 6 Monaten in die Registry.
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.
In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
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
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
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.
The ad monetization MCP server for AI applications.
AdsMCP is Adgentek's hosted Model Context Protocol server that enables AI agents and conversational interfaces to serve contextually relevant ads automatically — based on conversation context, user intent, and placement opportunity.
Built on a full ad server stack. Bring live demand from Adgentek, bring your own direct-sold campaigns, or both. No ad tech expertise required.
You need an Adgentek publisher account, an API key, and at least one active AI Surface before ads will serve.
Create your publisher account →
conversational, search, voice). A surface defines where ads can appear and sets your floor eCPM.adgt_). This key authenticates all MCP requests.Your account is considered Active once at least one surface is enabled.
{
"mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
This is the only configuration needed. All MCP-compatible clients support this URL + Headers pattern — no local packages or environment variables required.
The connection config is identical across platforms. Only the file location and wrapper key differ.
Claude Desktop
// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
// %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) { "mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{ "mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
Cursor
// .cursor/mcp.json
{ "mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
VS Code (Copilot MCP)
// .vscode/mcp.json
{ "servers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
OpenAI Codex
{
"mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
ads.serveServes a contextual ad based on the current conversation. Returns the highest-yield ad available for the given context, or null if no ad matched.
Required parameters: conversationId, userKey, surface
Optional parameters: messages, intent, sentiment, depth, language, geo, preferHtml, extras
const result = await callTool('ads.serve', {
conversationId: 'conv_abc123', userKey: 'user_456', surface: 'conversational', messages: [ { role: "user", content: "What CRM works best for a small sales team?" }, { role: "assistant", content: "For small teams, a few options stand out..." }, { role: "user", content: "Which ones integrate with Google Workspace?" } ], intent: 'research', sentiment: 65, depth: 3, language: 'en', geo: 'US' });
if (result.ad) { displayAd(result.ad.render.markdown); // Impressions: embed ad.impression_url as a 1x1 pixel in the browser // Clicks: use ad.click_url as the CTA link href }
Surface types: conversational, search, voice, creative, web
Intent values: purchase, research, support, informational
ads.prefetchBatch-request up to 10 ad contexts in a single call. Each item in the batch uses the same parameters as ads.serve.
Required: batch (array, max 10 items — each requiring conversationId, userKey, surface)
const results = await callTool('ads.prefetch', {
batch: [ { conversationId: 'conv_1', userKey: 'user_456', surface: 'conversational', messages: [...] }, { conversationId: 'conv_2', userKey: 'user_456', surface: 'search', messages: [...] } ] });
// results.ads — array of ad objects (null where no ad matched) // results.prefetched_count — number of ads returned // results.truncated — true if your batch exceeded the 10-item limit
When ads.serve returns a matched ad:
{
"ad": { "id": "ad_abc123", "title": "Product Title", "content": "Description text", "cta": "Learn More", "click_url": "https://api.adgentek.ai/.../click?...", "impression_url": "https://api.adgentek.ai/.../pixel.gif?...", "render": { "markdown": "## Title\n\nContent\n\nCTA", "plain": "Title - Content - CTA", "html": " ... " } }, "targeting_scores": { ... } }
When no ad matched:
{
"ad": null, "reason": "no_eligible_ads", "targeting_scores": { ... } }
Impression and click tracking is handled via the URLs provided in every ad response. These work in any rendering context — browser, in-app webview, or embedded UI.
ad.impression_url as a 1×1 pixel image when the ad is displayedad.click_url as the CTA link href (signed redirect to advertiser destination)<!-- Impression pixel -->
{ad.cta}
Do not modify or bypass these URLs — they are signed and time-limited.
The server exposes read-only documentation as MCP resources:
| URI | Description |
|---|---|
resource://adgentek/creative-guide | Creative format guidelines and JS creative structure |
resource://adgentek/integration-guide | Platform setup and response format reference |
resource://adgentek/tracking-spec | Browser tracking requirements and fraud prevention |
AdsMCP is not a demand source with an MCP interface bolted on. It is a full ad server.
Publishers can:
ads.serve callYour inventory. Your demand relationships. One unified server.
User conversations are private. Raw conversation content is never shared with advertisers, demand partners, or third parties.
AdsMCP transmits only derived signals to ad buyers — the minimum information required to match a relevant ad:
| What advertisers receive | What stays in your app |
|---|---|
| IAB content category | Full conversation content |
| Intent classification | User messages |
| Keyword themes | Session context |
AdsMCP is built and operated by Adgentek.
Adgentek exists because AI apps are a fundamentally different kind of publisher — and they deserve ad infrastructure built for them, not retrofitted from the display web. Conversational interfaces have richer intent signals, longer engagement sessions, and none of the legacy constraints that shaped how traditional ad tech was built.
Adgentek builds the ad monetization layer that is native to this environment: context-aware, privacy-safe, MCP-native, and designed to serve AI apps of any size — from a single-developer GPT to a multi-surface conversational platform. Our demand relationships span programmatic, direct, and performance channels, and publishers can layer in their own ad sources alongside ours.
If you are building an AI app and want ad revenue without building ad infrastructure, AdsMCP is what you are looking for.
hello@adgentek.ai — adgentek.ai