MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
MCP-native ad server. Monetize AI chatbots and agents with conversational ads.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://mcp.adgentek.ai/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http adsmcp https://mcp.adgentek.ai/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"adsmcp": {
"url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp"
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"adsmcp": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp"
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:
https://mcp.adgentek.ai/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Adgentek で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.0)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
The ad monetization MCP server for AI applications.
AdsMCP is Adgentek's hosted Model Context Protocol server that enables AI agents and conversational interfaces to serve contextually relevant ads automatically — based on conversation context, user intent, and placement opportunity.
Built on a full ad server stack. Bring live demand from Adgentek, bring your own direct-sold campaigns, or both. No ad tech expertise required.
You need an Adgentek publisher account, an API key, and at least one active AI Surface before ads will serve.
Create your publisher account →
conversational, search, voice). A surface defines where ads can appear and sets your floor eCPM.adgt_). This key authenticates all MCP requests.Your account is considered Active once at least one surface is enabled.
{
"mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
This is the only configuration needed. All MCP-compatible clients support this URL + Headers pattern — no local packages or environment variables required.
The connection config is identical across platforms. Only the file location and wrapper key differ.
Claude Desktop
// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)
// %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) { "mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{ "mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
Cursor
// .cursor/mcp.json
{ "mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
VS Code (Copilot MCP)
// .vscode/mcp.json
{ "servers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
OpenAI Codex
{
"mcpServers": { "adgentek-ads": { "url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE" } } } }
</details>
ads.serveServes a contextual ad based on the current conversation. Returns the highest-yield ad available for the given context, or null if no ad matched.
Required parameters: conversationId, userKey, surface
Optional parameters: messages, intent, sentiment, depth, language, geo, preferHtml, extras
const result = await callTool('ads.serve', {
conversationId: 'conv_abc123', userKey: 'user_456', surface: 'conversational', messages: [ { role: "user", content: "What CRM works best for a small sales team?" }, { role: "assistant", content: "For small teams, a few options stand out..." }, { role: "user", content: "Which ones integrate with Google Workspace?" } ], intent: 'research', sentiment: 65, depth: 3, language: 'en', geo: 'US' });
if (result.ad) { displayAd(result.ad.render.markdown); // Impressions: embed ad.impression_url as a 1x1 pixel in the browser // Clicks: use ad.click_url as the CTA link href }
Surface types: conversational, search, voice, creative, web
Intent values: purchase, research, support, informational
ads.prefetchBatch-request up to 10 ad contexts in a single call. Each item in the batch uses the same parameters as ads.serve.
Required: batch (array, max 10 items — each requiring conversationId, userKey, surface)
const results = await callTool('ads.prefetch', {
batch: [ { conversationId: 'conv_1', userKey: 'user_456', surface: 'conversational', messages: [...] }, { conversationId: 'conv_2', userKey: 'user_456', surface: 'search', messages: [...] } ] });
// results.ads — array of ad objects (null where no ad matched) // results.prefetched_count — number of ads returned // results.truncated — true if your batch exceeded the 10-item limit
When ads.serve returns a matched ad:
{
"ad": { "id": "ad_abc123", "title": "Product Title", "content": "Description text", "cta": "Learn More", "click_url": "https://api.adgentek.ai/.../click?...", "impression_url": "https://api.adgentek.ai/.../pixel.gif?...", "render": { "markdown": "## Title\n\nContent\n\nCTA", "plain": "Title - Content - CTA", "html": " ... " } }, "targeting_scores": { ... } }
When no ad matched:
{
"ad": null, "reason": "no_eligible_ads", "targeting_scores": { ... } }
Impression and click tracking is handled via the URLs provided in every ad response. These work in any rendering context — browser, in-app webview, or embedded UI.
ad.impression_url as a 1×1 pixel image when the ad is displayedad.click_url as the CTA link href (signed redirect to advertiser destination)<!-- Impression pixel -->
{ad.cta}
Do not modify or bypass these URLs — they are signed and time-limited.
The server exposes read-only documentation as MCP resources:
| URI | Description |
|---|---|
resource://adgentek/creative-guide | Creative format guidelines and JS creative structure |
resource://adgentek/integration-guide | Platform setup and response format reference |
resource://adgentek/tracking-spec | Browser tracking requirements and fraud prevention |
AdsMCP is not a demand source with an MCP interface bolted on. It is a full ad server.
Publishers can:
ads.serve callYour inventory. Your demand relationships. One unified server.
User conversations are private. Raw conversation content is never shared with advertisers, demand partners, or third parties.
AdsMCP transmits only derived signals to ad buyers — the minimum information required to match a relevant ad:
| What advertisers receive | What stays in your app |
|---|---|
| IAB content category | Full conversation content |
| Intent classification | User messages |
| Keyword themes | Session context |
AdsMCP is built and operated by Adgentek.
Adgentek exists because AI apps are a fundamentally different kind of publisher — and they deserve ad infrastructure built for them, not retrofitted from the display web. Conversational interfaces have richer intent signals, longer engagement sessions, and none of the legacy constraints that shaped how traditional ad tech was built.
Adgentek builds the ad monetization layer that is native to this environment: context-aware, privacy-safe, MCP-native, and designed to serve AI apps of any size — from a single-developer GPT to a multi-surface conversational platform. Our demand relationships span programmatic, direct, and performance channels, and publishers can layer in their own ad sources alongside ours.
If you are building an AI app and want ad revenue without building ad infrastructure, AdsMCP is what you are looking for.
hello@adgentek.ai — adgentek.ai