MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Unified analytics MCP server for GA4, Mixpanel, and PostHog.
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.
ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, POSTHOG_PROJECT_ID, GA4_CREDENTIALS_JSON, GA4_PROPERTY_ID, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET, MIXPANEL_PROJECT_IDAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"analytics": {
"command": "uvx",
"args": [
"engageable"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"POSTHOG_API_KEY": "your-value",
"POSTHOG_PROJECT_ID": "your-value",
"GA4_CREDENTIALS_JSON": "your-value",
"GA4_PROPERTY_ID": "your-value",
"MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME": "your-value",
"MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET": "your-value",
"MIXPANEL_PROJECT_ID": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add analytics --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env POSTHOG_API_KEY=your-value --env POSTHOG_PROJECT_ID=your-value --env GA4_CREDENTIALS_JSON=your-value --env GA4_PROPERTY_ID=your-value --env MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME=your-value --env MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET=your-value --env MIXPANEL_PROJECT_ID=your-value -- uvx engageableTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"analytics": {
"command": "uvx",
"args": [
"engageable"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"POSTHOG_API_KEY": "your-value",
"POSTHOG_PROJECT_ID": "your-value",
"GA4_CREDENTIALS_JSON": "your-value",
"GA4_PROPERTY_ID": "your-value",
"MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME": "your-value",
"MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET": "your-value",
"MIXPANEL_PROJECT_ID": "your-value"
}
}
}
}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": {
"analytics": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"engageable"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
"POSTHOG_API_KEY": "your-value",
"POSTHOG_PROJECT_ID": "your-value",
"GA4_CREDENTIALS_JSON": "your-value",
"GA4_PROPERTY_ID": "your-value",
"MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME": "your-value",
"MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET": "your-value",
"MIXPANEL_PROJECT_ID": "your-value"
}
}
}
}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.
POSTHOG_PROJECT_ID envGA4_PROPERTY_ID envMIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME envMIXPANEL_PROJECT_ID envDiese 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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain engageable.tech bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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.
Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY, POSTHOG_API_KEY, GA4_CREDENTIALS_JSON, MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET
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 (0.2.0) kam vor 7 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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:★ 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 open source analytics engine for AI agents.
One MCP server that connects to GA4, Mixpanel, PostHog, and more. 9 tools that replace per-platform integrations. Bring your own Anthropic key.
pip install engageable
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... export POSTHOG_API_KEY=phc_... export POSTHOG_PROJECT_ID=12345 engageable-mcp
That's it. The MCP server is running on stdio. Connect it to Claude Desktop, Cursor, or any MCP client.
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "engageable": { "command": "engageable-mcp", "args": [] } } }
Restart Claude Desktop. You'll see 9 analytics tools available.
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... docker compose -f docker-compose.mcp.yml up
Connects via SSE at http://localhost:8080/sse.
| Tool | What it does |
|---|---|
get_sources | List connected data sources |
configure_source | Connect a new data source (saves to ~/.engageable/credentials.json) |
analyze_trends | Time-series analysis with trend detection, change points, anomalies |
compare_segments | A/B tests, before/after, segment breakdown with statistical significance |
detect_anomalies | Find spikes, drops, and unusual patterns |
analyze_retention | Cohort retention curves (D1/D7/D30) |
analyze_funnel | Multi-step conversion funnel with drop-off rates |
analyze_cohort | Define and compare user cohorts |
ask | Natural language analytics questions (routes to other tools via LLM) |
| Source | Auth | What you need |
|---|---|---|
| PostHog | API key | POSTHOG_API_KEY + POSTHOG_PROJECT_ID |
| Mixpanel | Service account | MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_USERNAME + MIXPANEL_SERVICE_ACCOUNT_SECRET + MIXPANEL_PROJECT_ID |
| Google Analytics 4 | Service account | GA4_CREDENTIALS_JSON (path or inline) + GA4_PROPERTY_ID |
Set these as environment variables, or use the configure_source tool to save them interactively to ~/.engageable/credentials.json. See credentials.example.json for the file format.
Engageable exposes analytics tools via the Model Context Protocol (MCP). Any MCP-compatible client (Claude, Cursor, VS Code, custom agents) can discover and call these tools.
Each tool is a self-contained pipeline: parse the request, fetch data from the right connector, run analysis, return results. The ask tool adds an LLM routing layer for natural language questions.
Responses use CSV for tabular data (50% fewer tokens than JSON) with a 1000-cell budget to keep context windows manageable.
MCP Client (Claude, Cursor, etc.)
│ ▼ ┌─────────────────────────────────────┐ │ MCP Server (stdio or SSE) │ │ - Dynamic tool registration │ │ - Credential injection │ │ - CSV response formatting │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Composite Skills (agent-facing) │ │ analyze_trends, compare_segments, │ │ detect_anomalies, analyze_funnel, │ │ analyze_retention, analyze_cohort, │ │ ask, get_sources, configure_source │ ├─────────────────────────────────────┤ │ Connector Skills (internal) │ Analysis Skills (internal) │ ga4_query, posthog_query, │ trend_detection, significance, │ mixpanel_query, + metadata/probe │ cohort_retention, forecasting, │ │ bayesian_ab, correlation, ... └─────────────────────────────────────┘
MIT