MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
Descripción del creador (original en inglés)
No-auth discovery endpoint for Apex by LeadShark — governed LinkedIn hands for AI agents.
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.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://www.apex.new/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http linkedin https://www.apex.new/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"linkedin": {
"url": "https://www.apex.new/mcp"
}
}
}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": {
"linkedin": {
"type": "http",
"url": "https://www.apex.new/mcp"
}
}
}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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://www.apex.new/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta 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 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub rzere, 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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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 4 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.
Governed LinkedIn hands for AI agents. This is the public face of Apex by LeadShark — an MCP loadout that lets Claude, ChatGPT, or Cursor operate a real LinkedIn account in plain English: find buyers, rank intent, comment, connect, and message. Every action is paced, capped, approval-queued where needed, and fully logged.
This repo contains the discovery endpoint — a minimal, dependency-free MCP server, served live at:
https://www.apex.new/linkedin-mcp)Mount it in any MCP host and it completes the handshake instantly — no account, no auth — then briefs your agent on what the full loadout is and how to get it.
Most LinkedIn tooling automates what you already decided: schedule this post, DM whoever comments. Apex is the layer above that — the intelligence that decides what to automate and where to show up. The activation path is intelligence-first, not automation-first. In five words:
Discover demand. Engage with context.
An agent running Apex works a loop: See → Decide → Act. Find the posts and people where attention already is, figure out who's worth engaging and with what angle, then engage — inside the account's safety budget.
The full authenticated server at https://apex.leadshark.io/mcp equips your agent with:
discover_lead_magnets)search · discover_lead_magnets · list_signals · feed · list_recent_posts · list_person_posts · list_post_engagers · get_person_activity
Find people and companies, pull a continuously refreshed radar of prospect-rich lead-magnet posts, list your heat-scored inbound signals, turn one viral post into a warm lead list, and see the rooms a prospect is already in (get_person_activity — who they comment on, what they react to). discover_lead_magnets is available on the Pro+ MCP floor (it doubles as content market-signal); the rest of this group is Apex.
enrich · enrich_company · get_lead_activity
Structured profiles for a person or account: role, company, activity, connections. The agent ranks ICP fit and intent and picks the angle — comment, connect, or ignore. Built on enrich, the most-used signal in the loadout.
comment_on_post · react_to_post · send_connection_request · engage_with_comment · manage_invitations
Show up where the prospect's attention already is — warm them up in public before anything lands in their inbox. Triage inbound connection requests too.
list_recent_messages · get_messages_with_person · send_message · send_email
Read the inbox, pull a full thread with one person, send the DM — deduped, paced, and logged. send_email sends through your own connected Resend account (BYO key).
list_companies (Pro+) · comment_as_company · react_as_company · manage_company_reply_automations
List and schedule to pages you administer on Pro+; acting in the page's *voice* — commenting, reacting, and running reply-only comment automations as the page — is Apex.
list_lead_pages · get_page_leads · list_lead_magnet_links
Read the leads your lead magnets captured — pages with capture stats, the deduped enriched email leads for a page, and your standalone leads.sh capture links — to feed the enrich → act loop.
create_automation · list_automations · get_automation · edit_automation · suggest_automation_settings · schedule_post_with_automation · list_scheduled_posts · get_scheduled_post · edit_scheduled_post · cancel_scheduled_post
The execution layer: comment→DM lead-magnet automations and pre-automated post scheduling. Apex decides *what* to run; these run it.
manage_activity_limits · set_daily_dm_limit · list_actions
Check budgets before acting, adjust caps, and read the audit trail — what the agent already did, what's staged for approval, why something was refused, and the current safety mode.
Full per-tool reference (parameters, access, tiers): [apex.new/tools.md](https://www.apex.new/tools.md)
Every write the agent makes shares the same daily/weekly budgets as the account's automations (DMs, replies, connections), honors the do-not-engage list, and is paced and rate-limit-aware. Actions can be refused or queued for the user's approval — and the agent is told why. Limits are calibrated from LeadShark's production LinkedIn volume, not guesswork. Agents are expected to check list_actions before acting and to work within limits rather than around them.
This discovery stub speaks MCP over Streamable HTTP (JSON-RPC 2.0 over POST, JSON responses, stateless, no SSE) and exposes three no-auth informational tools:
| Tool | What it returns |
|---|---|
about_apex | What Apex is, tier pricing, trial paths, key links |
get_setup_steps | The 5-step connect flow (account → LinkedIn → 24h unlock → mount MCP → first play) |
first_plays | Copy-paste starter prompts: verify, discover, enrich, act |
It has no LinkedIn powers of its own — it's the handshake and the briefing, not the hands.
Add https://www.apex.new/mcp as a custom connector / MCP server in your AI app, or run this repo locally:
node server.mjs # Node 18+, zero dependencies, listens on PORT (default 3000)
Handshake by hand:
curl -s -X POST http://localhost:3000/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0"}}}'
https://apex.leadshark.io/mcp to your AI app and authorize with LeadShark.Apex is $119/mo after the trial. LeadShark Pro ($39/mo) automates your lead magnet; Pro+ ($59/mo) scales automations and gated funnels; Apex is the operator loadout on top.
MIT