MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
Telegram-native CRM for agents: contacts, deals, projects, tasks, campaigns, docs and reports.
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://ai.cavyro.com/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http cavyro https://ai.cavyro.com/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": {
"cavyro": {
"url": "https://ai.cavyro.com/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": {
"cavyro": {
"type": "http",
"url": "https://ai.cavyro.com/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://ai.cavyro.com/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。
このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。
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
レジストリ名はドメイン cavyro.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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
780ミリ秒で応答(HTTP 401)
OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます
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3項目のうち3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(1.1.0)がレジストリに届いたのは6 日前です。
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。
Cavyro is a Telegram-native CRM for agents and small sales teams: contacts, companies, deals, pipelines, projects and tasks, campaigns, docs and reports. This repository describes Cavyro's hosted Model Context Protocol server, listed in the MCP Registry as com.cavyro/cavyro.
The server is hosted, so there is nothing to install or run. Point your MCP client at it and it reads and acts on your Cavyro workspace with your permissions.
https://ai.cavyro.com/mcp (Streamable HTTP)https://ai.cavyro.com/.well-known/mcp/server-card.json (full tool surface with input schemas, no credentials needed)server.json · Changes: CHANGELOG.mdThe server source is not published here. The tool surface is generated from the running server and exposed in the server card above, so the card is always the authoritative description of what the server does.
The server exposes a fixed set of nine generic tools over a resource and action registry, instead of one tool per API operation. The client discovers resources and actions on demand, so the tool list stays small while covering over 200 operations across 24 resources.
| Tool | Purpose |
|---|---|
describe_resource | Catalog of all resources and global actions, or one resource's filters, sort fields, enums, operations and actions |
query_resources | List records of any resource with filters, sort, pagination and custom-field filters |
get_resource | Fetch one record by ID |
create_resource | Create a record (custom fields nested under custom_fields) |
update_resource | Change fields on a record |
delete_resource | discard (archive), restore, or destroy a record |
search | Omnibox search across entity types |
perform_action | Any specialized non-CRUD action by slug: move a deal between stages, link records, bulk operations, comments, reports |
load_guidance | On-demand workflow guidance: create flows, custom fields, automations |
Covered domains: deals, contacts, companies, pipelines and stages, projects with folders, task lists, tasks and subtasks, project reports, comments and reactions, activity feed, notifications, a personal My Work queue with mentions, workspaces, members, teams, groups, invitations, custom field definitions, automations, docs with their pages, reports, Google Calendar meetings, read-only Telegram chats and Telegram follow-up reminders.
All tool responses share one envelope, { "data": ..., "pagination": ... }, with pagination present only on paginated list results.
The connection acts as you. An external AI can only see and do what your Cavyro role allows in that workspace.
Every request needs two headers:
| Header | Value |
|---|---|
Authorization | Bearer |
X-Workspace-Id | Your workspace ID |
Create an API token in Cavyro under Settings → API tokens. Tokens can expire after 7, 30 or 90 days, or never for integrations that cannot rotate them. Revoking a token cuts the client off immediately.
There is no OAuth flow. The server answers unauthenticated requests with 401 and a WWW-Authenticate: Bearer realm="cavyro" challenge. MCP is a Pro feature; MCP calls do not consume Cavyro AI credits, the model tokens are paid by your own client subscription.
Replace and in the snippets below. Cavyro's settings page generates the same snippet with your workspace ID filled in.
.vscode/mcp.json, or MCP: Add Server from the command palette:
{
"servers": { "cavyro": { "type": "http", "url": "https://ai.cavyro.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:cavyro-token}", "X-Workspace-Id": "${input:cavyro-workspace}" } } }, "inputs": [ { "id": "cavyro-token", "type": "promptString", "description": "Cavyro API token", "password": true }, { "id": "cavyro-workspace", "type": "promptString", "description": "Cavyro workspace ID" } ] }
The Add to Cursor button above installs the server with placeholder headers; replace them in ~/.cursor/mcp.json.
Cursor: ~/.cursor/mcp.json. Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
{
"mcpServers": { "cavyro": { "url": "https://ai.cavyro.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ", "X-Workspace-Id": " " } } } }
claude mcp add --transport http cavyro https://ai.cavyro.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer " \ --header "X-Workspace-Id: "
Add the server as a connector in Developer Mode (Plus, Pro, Business or Enterprise) with the URL https://ai.cavyro.com/mcp and the two headers above.
Once connected, ask your assistant in plain language. A few things that work well:
The assistant will typically call describe_resource first to learn the shape of a resource, then query_resources or perform_action. If it needs a multi-step recipe, it calls load_guidance.