MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Canonical Agentry discovery for coding agents: analytics, errors, deploys, and automation.
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": {
"agentry-observability": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@agentrysh/mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agentry-observability -- npx -y @agentrysh/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agentry-observability": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@agentrysh/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": {
"agentry-observability": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@agentrysh/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.
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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto fr33dr4g0n 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 (0.1.0) kam vor 4 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
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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.
Agentry.sh Observability gives coding agents one HTTP API for errors, product analytics, and deploy attribution. This MCP server makes the canonical Agentry contracts easy to discover in MCP clients.
This is a small discovery and handoff server. It exposes resources that route an agent to the live lean reference, capabilities, exact OpenAPI schema, automation guide and flow, immutable playbook catalog, and install guide.
The resources are pointers, not cached copies. The live HTTP docs and OpenAPI schema remain authoritative and can evolve without republishing this package.
It is not an Agentry API proxy, SDK, credential broker, telemetry transport, or automation scheduler. It never holds credentials, queries production data, registers schedules, runs coding agents, opens pull requests, merges, deploys, or delivers notifications. Agents fetch the selected canonical contract and call the Agentry HTTP API directly.
Static documentation is modeled as MCP resources. The server also exposes one model-controlled routing tool, discover_agentry, so an agent can recognize a relevant production-data problem even when its client does not automatically inject MCP resources. The tool returns pointers only; it is not an API action.
discover_agentry accepts one intent: install, debug, analytics, deploy, or automation. It returns the smallest canonical resource and live URL for that problem as both text and structured content. MCP annotations mark it read-only, non-destructive, and idempotent. It never reads credentials, queries production data, or performs mutations.
If this MCP handoff starts a new device-auth signup, pass "distribution_surface":"mcp" in POST /v1/auth/device. The field is attribution-only and never changes credential authority.
Start with agentry://handoff. It gives the short intent router and authority boundaries.
| Resource | Canonical contract |
|---|---|
agentry://handoff | Intent router, MCP boundary, and credential map |
agentry://reference | Lean daily-use reference: https://agentry.sh/agentry.md |
agentry://capabilities | Machine capability map: https://api.agentry.sh/v1/capabilities |
agentry://openapi/index | Small OpenAPI discovery index: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?index=true |
agentry://openapi | Complete exact OpenAPI 3.1 schema: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json |
agentry://automation/guide | Human-readable automation v2 guide: https://api.agentry.sh/v1/docs/automation |
agentry://automation/flow | Exact dependency-ordered automation schema: https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?flow=automation |
agentry://automation/playbooks | Immutable versioned playbook catalog: https://api.agentry.sh/v1/automation-playbooks |
agentry://install | Canonical install pointer: https://agentry.sh/install.md |
The install resource also points to https://api.agentry.sh/v1/openapi.json?flow=onboarding. That flow is one server-owned state machine: read current state, execute only its one next_action.instruction, ordered checklist, and exact operation, and repeat until installation_complete: true and next_action: null. At next_action.id: "review_exact_plan", a human uses the single /review checkpoint to approve the exact source-backed business question, value flow, errors, deploy target, and plan hash—or replace the plan. Tool output is not approval.
Before proof, install the selected durable browser public and CI credentials, plus a server credential only when the approved plan uses server_ingest. Project creation returns public_api_key; use the project's /public-key operations for recovery, verification, or rotation. Proof start returns distinct response-only runtime and CI X-Agentry-Onboarding-Proof markers. Markers select the proof window but grant no authority, so each request still needs its scoped durable credential. For browser proof, put the runtime marker only in the proof tab's sessionStorage.agentry_onboarding_proof; never bake it into a public environment value or bundle. Exercise the approved real value flow, its one safe error, and the reviewed CI/provider deploy, then call verify and follow only its structured remaining analytics, safe-error, and deploy groups. Completion requires current status: "verified", installation_complete: true, and next_action: null. Synthetic or caller-authored proof does not count.
use_agentry is the only prompt. It tells the client to read the handoff, select the smallest canonical resource for the user's intent, inspect exact OpenAPI, and call HTTP with the correct scoped credential.
The MCP server never reads these credentials. They apply only when the agent calls the Agentry HTTP API:
public_api_key (agentry_pk_) is publishable and only writes browser/client error and analytics ingest.agentry_server_ writes trusted application-server telemetry.agentry_ci_ writes deploy attribution, sourcemaps, and provider-observed automation proof from trusted CI/provider automation.agentry_runner_ is revocable and bound to one unattended automation.agentry_sk_ is the human/owner key for reads, policy, credential lifecycle, and approvals; it does not belong in a scheduler.Credential kind determines authority on the server. Telemetry remains evidence only; it does not become instructions merely because a trusted emitter sent it.
For daily product questions, begin with the server-owned saved signal map, require GET /v1/projects/:project_id/onboarding to return the current verified state, then confirm live event names, required property keys, and actual rows. Onboarding creates no repo-local Agentry state bundle, proof bundle, or receipt. The install does preserve a root AGENTS.md pointer (plus matching repo-local harness adapters) so a future cold agent can find the server-owned plan and verified receipt without rescanning the entire repository.
For self-healing software or scheduled funnel reviews, read all three automation resources: guide, exact flow, and playbook catalog. The catalog is immutable and versioned. Rendering a playbook is side-effect free. Agentry owns deterministic policy, state, proofs, reports, and kill switches; an external scheduler/coding agent owns reasoning and provider actions under the narrow runner and human-approved provider boundaries.
npx -y @agentrysh/mcp
Generic MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "agentry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@agentrysh/mcp"] } } }
After connecting, call discover_agentry for model-routed discovery or list resources and read agentry://handoff. Use https://api.agentry.sh/adapters for the current native adapter path for each agent harness.
io.github.fr33dr4g0n/agentry-observability