MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Descripción del creador (original en inglés)
Hosted MCP server for MuntuAI outreach campaigns, leads, senders, domains, and analytics.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
AuthorizationLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http muntuai https://api.muntuai.com/api/mcp --header 'Authorization: your-value'Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"muntuai": {
"url": "https://api.muntuai.com/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"muntuai": {
"type": "http",
"url": "https://api.muntuai.com/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Authorization secreto obligatorio HTTP headerEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub design-smith, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: Authorization
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.0) llegó al registro hace 6 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
This repository contains the public documentation, manifest, and reference clients for the live MuntuAI MCP server. The runnable server implementation lives in the main Muntu backend.
The official Model Context Protocol (MCP) server for MuntuAI — giving AI agents programmatic access to email outreach campaigns, lead management, domain infrastructure, and real-time workspace events.
MuntuAI is an AI-native email outreach platform. This MCP server lets external agents (Claude, Cursor, custom scripts) connect to a MuntuAI workspace and perform actions: create campaigns, import leads, verify domains, send emails, and subscribe to webhook events — all through a standard MCP interface over HTTP.
Protocol: Model Context Protocol over HTTP (JSON-RPC 2.0) Transport: Streamable HTTP (text/event-stream or application/json) Server protocol revision: 2025-03-26 Server URL: https://api.muntuai.com/api/mcp
Log in to app.muntuai.com, go to Settings → Agent Keys, and create a key. Choose the autonomy level that matches what your agent needs:
| Level | What it can do |
|---|---|
observer | Read anything — campaigns, leads, domains, senders, events |
copilot | Read + create and modify — campaigns, domains, senders, leads, webhooks |
autonomous | Everything above + pause, resume, delete |
You will see the raw key once: mnt_ . . Copy it immediately.
Security note: store the raw agent key in an environment variable or secret manager. Do not commit it to source control or paste it into shared files.
Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "muntu": { "url": "https://api.muntuai.com/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:MUNTU_AGENT_KEY}" } } } }
Cursor (.cursor/mcp.json or Settings → MCP):
{
"mcpServers": { "muntu": { "url": "https://api.muntuai.com/api/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:MUNTU_AGENT_KEY}" } } } }
Python:
pip install requests
export MUNTU_AGENT_KEY="mnt_YOUR_KEY_HERE" python clients/python/muntu_mcp_client.py list-campaigns
Recommended:
export MUNTU_SESSION_ID="$(uuidgen)"
Muntu uses the optional MUNTU_SESSION_ID to group requests into one logical MCP session for session-scoped safety controls and budgeting.
Once connected, ask your agent:
"List all campaigns in my MuntuAI workspace"
The agent will call resources/read on muntu://campaigns/{workspaceId} and return the campaign list.
Or via Python CLI:
python clients/python/muntu_mcp_client.py list-campaigns
python clients/python/muntu_mcp_client.py list-domains python clients/python/muntu_mcp_client.py list-emails
| Resource | URI | Description |
|---|---|---|
| workspace | muntu://workspace/{id} | Profile, policy, infrastructure counts |
| domains | muntu://domains/{id}?cursor=0&limit=50 | All domains with DNS and verification state |
| senders | muntu://senders/{id}?cursor=0&limit=50 | All email accounts with status |
| campaigns | muntu://campaigns/{id}?cursor=0&limit=20 | Unified campaign list |
| campaign-plans | muntu://campaign-plans/{id}?cursor=0&limit=20 | Draft review queue |
| events | muntu://events/{id}?cursor=0 | Recent system events (filterable) |
Grouped by domain — see tools/README.md for the full index.
muntuai-mcp/
├── README.md # This file ├── QUICKSTART.md # 5-minute setup guide ├── docs/ │ ├── authentication.md # Token format, headers, rate limits │ ├── autonomy-levels.md # Permission model │ ├── resources.md # All 6 resources with schemas │ ├── events.md # All event types and payloads │ ├── webhooks.md # Register, sign, verify │ └── errors.md # Error codes and handling ├── tools/ │ ├── README.md # Full tool index │ ├── campaigns.md │ ├── leads.md │ ├── senders.md │ ├── domains.md │ ├── email-generation.md │ └── meta.md ├── workflows/ │ ├── README.md # What workflows are │ ├── launch-first-campaign.md │ ├── review-and-send-drafts.md │ ├── domain-setup.md │ └── monitor-campaign.md ├── reference/ │ ├── event-types.md │ ├── resource-schemas.md │ └── tool-schemas.md ├── clients/ │ └── python/ │ ├── muntu_mcp_client.py # Reference Python client │ ├── README.md │ └── examples/ ├── agent-guides/ │ ├── for-claude.md │ ├── for-cursor.md │ └── decision-guide.md └── .well-known/ └── mcp-manifest.json # Machine-readable capabilities manifest
Workspace — All data in MuntuAI is scoped to a workspace. Your agent key is bound to one workspace and can only access data within it.
Autonomy levels — Every tool has a minimum required level. If your key's level is below the requirement, the call is rejected and the attempt is logged. See docs/autonomy-levels.md.
Campaign lifecycle — uploaded → enriching → drafting → sending → completed. Agents can observe this lifecycle through get_campaign_performance and the events resource. See workflows/monitor-campaign.md.
Domain verification — Before sending, a domain must be verified with the email provider. This involves publishing DNS records and triggering verification. See workflows/domain-setup.md.