MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
LinkedIn jobs, companies and people for AI agents, plus messages and invites via your own account.
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。
LINKFETCH_API_KEY, Authorization「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"linkedin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"linkfetch-mcp"
],
"env": {
"LINKFETCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http linkedin https://linkfetch.io/mcp --header 'Authorization: Bearer {api_key}'claude mcp add linkedin --env LINKFETCH_API_KEY=your-value -- npx -y linkfetch-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"linkedin": {
"url": "https://linkfetch.io/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"linkedin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"linkfetch-mcp"
],
"env": {
"LINKFETCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"linkedin": {
"type": "http",
"url": "https://linkfetch.io/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"linkedin": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"linkfetch-mcp"
],
"env": {
"LINKFETCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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。
このアドレスはリクエストの header にキーが必要ですが、コネクタを追加するメニューでは設定できません。代わりにClaude Code、Cursor、VS Codeを使ってください。
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。
Authorization 秘密 必須 HTTP header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6日にチェック
公開者(linkfetch.io)がリポジトリの所有者(ffucucuoglu)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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
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0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。
入力が必要なもの:LINKFETCH_API_KEY, Authorization
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.0.1)がレジストリに届いたのは28 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。
linkfetch-mcp gives any AI agent a full set of LinkedIn tools: search every public LinkedIn job since April 2026, look up companies, score and sort them with AI functions, and, through a LinkedIn account you connect, search people and posts, read profiles and your inbox, and send messages and connection requests.
It is a small stdio bridge to LinkFetch's hosted MCP server: every tool call goes to https://linkfetch.io/mcp with your API key, so the tools and prices are always current and nothing runs a browser on your machine. If your client supports remote MCP over HTTP, you can skip this package and use the URL directly.
Full tool list with prices, and setup for each client: linkfetch.io/mcp/claude
search_jobs, get_job, search_companies, get_companyai_score, ai_classify, ai_extract, ai_write, each over up to 25 jobs or companieslist_leads, save_lead, list_lead_listsEach call costs a flat number of credits, stated in the tool's description. Every connected account works inside daily and weekly limits that LinkFetch enforces whatever the agent asks for.
Create an API key (lf_…) on the MCP page of your LinkFetch dashboard. New accounts start with free credits. Then add the server to your client: every client runs npx -y linkfetch-mcp with LINKFETCH_API_KEY set. Node.js 18+ is required.
Upgrading from 0.1.x? Keys starting with
sk_live_stopped working when LinkFetch 2 launched in October 2026. Create a newlf_…key and replace it in your config.
Settings → Developer → Edit Config, or edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) / %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "linkfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "linkfetch-mcp"], "env": { "LINKFETCH_API_KEY": "lf_..." } } } }
Fully quit and reopen Claude.
claude mcp add linkfetch -e LINKFETCH_API_KEY=lf_... -- npx -y linkfetch-mcp
These use the same mcpServers block as Claude Desktop above. Put it in:
| Client | Config file |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/mcp.json (global) or .cursor/mcp.json (project) |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json |
| Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json |
| Cline | MCP Servers → Configure → cline_mcp_settings.json |
.vscode/mcp.json:
{
"servers": { "linkfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "linkfetch-mcp"], "env": { "LINKFETCH_API_KEY": "lf_..." } } } }
~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.linkfetch]
command = "npx" args = ["-y", "linkfetch-mcp"] env = { LINKFETCH_API_KEY = "lf_..." }
settings.json:
{
"context_servers": { "linkfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "linkfetch-mcp"], "env": { "LINKFETCH_API_KEY": "lf_..." } } } }
Any MCP client library can spawn the server over stdio. OpenAI Agents SDK (Python):
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio
async with MCPServerStdio(params={ "command": "npx", "args": ["-y", "linkfetch-mcp"], "env": {"LINKFETCH_API_KEY": "lf_..."}, }) as linkfetch: agent = Agent(name="LinkedIn researcher", mcp_servers=[linkfetch]) result = await Runner.run(agent, "Which companies in Berlin started hiring data engineers this week?")
LangChain users can load the same server with langchain-mcp-adapters.
Clients that support remote MCP over Streamable HTTP can connect to the hosted server directly:
https://linkfetch.io/mcpAuthorization: Bearer lf_...Claude (desktop or claude.ai): Settings → Connectors → Add custom connector, with https://linkfetch.io/mcp?key=lf_... as the URL.
Claude Code: claude mcp add --transport http linkfetch https://linkfetch.io/mcp --header "Authorization: Bearer lf_..."
| Variable | Required | Default | |
|---|---|---|---|
LINKFETCH_API_KEY | yes | Your lf_… key | |
LINKFETCH_MCP_URL | no | https://linkfetch.io/mcp | Point at another LinkFetch MCP endpoint |
A missing, old or rejected key comes back as an error on every request, with what to do about it, so the agent can tell you. Tool errors (no credits left, no LinkedIn account connected, a limit reached) come from the hosted server as normal tool results.
npm install
npm run build LINKFETCH_API_KEY=lf_... node dist/index.js
src/index.ts is the whole server: it opens one MCP client connection to the hosted server and forwards tools/list and tools/call to it.
MIT