MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
AI lead qualification: ICP filter, 0-100 scoring, Hunter.io enrichment, HubSpot/Pipedrive export.
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.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"leadpipe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"leadpipe-mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add leadpipe -- npx -y leadpipe-mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"leadpipe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"leadpipe-mcp-server"
]
}
}
}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": {
"leadpipe": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"leadpipe-mcp-server"
]
}
}
}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.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto enzoemir1 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
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 auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.4.0) kam vor 7 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
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:↓ Downloads pro Wochei★ 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.
AI-powered lead qualification engine for the Model Context Protocol
LeadPipe ingests leads from any source, enriches them with company data, scores them 0-100 using configurable AI rules, and exports qualified leads to your CRM — all through the MCP protocol.
git clone https://github.com/enzoemir1/leadpipe-mcp.git
cd leadpipe-mcp npm ci npm run build
Add to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "leadpipe": { "command": "node", "args": ["path/to/leadpipe-mcp/dist/index.js"] } } }
Seed the pipeline with a realistic demo dataset — 14 leads across 5 archetypes (hot decision-makers, warm mid-level, cold junior/small-co, raw unenriched, and disqualified) — so every downstream tool returns meaningful output without any API keys. Safe to call multiple times; each call appends a fresh batch with new UUIDs.
{}
Returns: counts by status plus sample_lead_ids you can feed into lead_enrich, lead_score, or lead_export.
Filter leads against your Ideal Customer Profile before spending any enrichment credits. Uses only locally-available signals — email domain, job title, country, industry, company size, tech stack — so nothing is charged to Hunter.io, HubSpot, or Pipedrive.
{
"criteria": { "reject_freemail": true, "required_title_keywords": ["vp", "director", "head", "founder"], "target_countries": ["US", "CA", "GB"], "min_company_size": "11-50", "required_tech_stack": ["shopify"] }, "auto_disqualify": true }
Returns per-lead qualified/rejected decisions with reasons and an estimated credit savings figure.
Pairs well with platform detection tools. If you chain a tool like Detecto (
detect_platform) *before*lead_qualify, the detected tech stack populatescompany.tech_stack, andrequired_tech_stackcan drop wrong-platform leads before they ever reach enrichment or scoring.
Add a single lead to the pipeline.
{
"email": "jane@acme.com", "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "job_title": "VP of Engineering", "company_name": "Acme Corp", "company_domain": "acme.com", "source": "website_form", "tags": ["demo-request"] }
Add 1-100 leads at once. Duplicates are automatically skipped.
{
"leads": [ { "email": "lead1@corp.com", "job_title": "CEO" }, { "email": "lead2@startup.io", "job_title": "CTO" } ] }
Enrich a lead with company data using the email domain.
{ "lead_id": "uuid-of-lead" }
Returns: company name, industry, size, country, tech stack, LinkedIn URL.
Calculate a qualification score (0-100). Leads scoring 60+ are marked qualified.
{ "lead_id": "uuid-of-lead" }
Returns score + detailed breakdown across all 6 dimensions.
Search and filter leads with pagination.
{
"query": "acme", "status": "qualified", "min_score": 60, "limit": 20, "offset": 0 }
Export leads to CRM or file format.
{
"target": "hubspot", "min_score": 60 }
Targets: hubspot, pipedrive, csv, json
Google Sheets export is on the roadmap. Currently returns Sheets-ready formatted data.
Get pipeline analytics. No input required.
Returns: total leads, status/source breakdown, average score, score distribution, qualified rate, leads today/week/month.
View or update scoring configuration.
{
"job_title_weight": 0.30, "high_value_titles": ["ceo", "cto", "vp", "founder"], "custom_rules": [ { "field": "company_industry", "operator": "equals", "value": "fintech", "points": 15, "description": "Bonus for fintech companies" } ] }
| Resource | Description |
|---|---|
leads://recent | The 50 most recently added leads |
leads://pipeline | Pipeline summary with status counts, scores, conversion rates |
leads://config | Current scoring engine configuration |
Leads are scored 0-100 using a weighted average of 6 dimensions:
| Dimension | Default Weight | How It Works |
|---|---|---|
| Job Title | 25% | C-level/Founder: 100, VP/Director: 85, Manager: 65, Senior: 50, Junior: 15 |
| Company Size | 20% | Preferred sizes (11-50, 51-200, 201-500): 90, others scaled accordingly |
| Industry | 20% | High-value industries (SaaS, fintech, etc.): 90, others: 40 |
| Engagement | 15% | Phone provided, full name, tags, source type (landing page > CSV) |
| Recency | 10% | Today: 100, last week: 75, last month: 35, 3+ months: 5 |
| Custom Rules | 10% | User-defined rules with -50 to +50 points each |
Formula: score = sum(dimension_score * weight)
Leads with score >= 60 are qualified. Below 60 are disqualified.
Set the HUBSPOT_API_KEY environment variable with your HubSpot private app access token.
export HUBSPOT_API_KEY="pat-xxx-xxx"
Set the PIPEDRIVE_API_KEY environment variable.
export PIPEDRIVE_API_KEY="xxx"
No configuration needed. Export returns data directly.
LeadPipe extracts the domain from the lead's email and looks up company data:
HUNTER_API_KEY is set) — returns organization, industry, country, tech stack| Tier | Price | Tools | Features |
|---|---|---|---|
| Free | €0 | lead_demo_seed, lead_ingest, lead_batch_ingest, lead_search, lead_score, config_scoring | Ingest, manual scoring, ICP pre-qualification |
| Pro | €19 lifetime | + lead_qualify, lead_enrich, lead_export, pipeline_stats | AI scoring, Hunter.io enrichment, CRM export, pipeline analytics |
One-time €19 lifetime license (3 machines) — no subscription. See [Pro License](#pro-license) below to buy and activate.
npm run dev # Hot reload development
npm run build # Production build npm test # Run unit tests npm run inspect # Open MCP Inspector
LeadPipe ships in Free mode — lead_demo_seed, lead_ingest, lead_batch_ingest, lead_search, lead_score, and config_scoring are open. The following tools require a Pro license:
lead_qualify — ICP pre-filterlead_enrich — domain knowledge-base enrichmentlead_export — HubSpot / Pipedrive / Google Sheets / CSV / JSONpipeline_stats — portfolio analyticsBuy a Pro License (€19, lifetime, 3 machines): https://automatiabcn.lemonsqueezy.com/buy/360565a3-2577-45e2-93dd-1548a881f456
Or get the [Indie MCP Stack Bundle](https://automatiabcn.lemonsqueezy.com/buy/55e932fd-8319-47f0-8e95-0b86a29f2617) (€69, all 4 servers).
Then activate by setting the env var:
export LEMONSQUEEZY_LICENSE_KEY=YOUR-KEY-HERE
Or in your Claude Desktop / MCP client config:
{
"mcpServers": { "leadpipe-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "leadpipe-mcp-server"], "env": { "LEMONSQUEEZY_LICENSE_KEY": "YOUR-KEY-HERE" } } } }
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