MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
MCP server leveraging Sisense Intelligence for actionable insights and analytics.
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。
SISENSE_URL, SISENSE_TOKEN「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。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"sisense": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sisense/mcp-server"
],
"env": {
"SISENSE_URL": "your-value",
"SISENSE_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add sisense --env SISENSE_URL=your-value --env SISENSE_TOKEN=your-value -- npx -y @sisense/mcp-server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": {
"sisense": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sisense/mcp-server"
],
"env": {
"SISENSE_URL": "your-value",
"SISENSE_TOKEN": "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": {
"sisense": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sisense/mcp-server"
],
"env": {
"SISENSE_URL": "your-value",
"SISENSE_TOKEN": "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。
これはパソコンで動くサーバーですが、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。ほかのアプリを選んでください。
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。
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。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント sisense 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
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
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。
入力が必要なもの:SISENSE_URL, SISENSE_TOKEN
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.2.2)がレジストリに届いたのは8 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。パソコンにNode.jsも必要です。
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。
[!WARNING]
Deprecated. This repository is no longer maintained and will be archived.
The Sisense MCP Server is now a hosted endpoint with OAuth 2.1, available in Sisense 2026.3.1.
See the Sisense MCP Server documentation to set it up.
This repository will not receive further features or fixes.
A Model Context Protocol (MCP) server that provides integration with Sisense analytics platform. This server enables LLMs to interact with Sisense data models and create charts programmatically.
streamable-http) for HTTP-based MCP clients (for example Claude Desktop, Cursor)getDataSources: Retrieve Sisense data sources (or data models)getDataSourceFields: List all available fields for a specific data sourcebuildChart: Build charts from natural language promptsbuildQuery (optional): Run analytics queries when TOOL_BUILD_QUERY_ENABLED / toolBuildQueryEnabled is enabledbuildChart exposes an interactive View that renders the chart in an iframe within the app..env, run, MCP client setupnpm)dev, build, start, tests): the bun package is a devDependency, so after npm install or bun install the Bun binary is available under node_modules/.bin—a global Bun install is not required. A global Bun install is optional.buildChart and buildQuery. See Generative AI (Cloud-Linked Features). This is separate from your MCP client's LLM (e.g. Claude in Cursor).bun install / npm install via postinstall)bun install
npm install
Start the server:
# Development mode (hot reload)
bun run dev
npm run dev
bun run build && bun run start
npm run build && npm run start
Sessions are in-memory — chart state is lost if the server restarts.
The server prints something like the following (port defaults to 3001, or PORT if set):
Sisense MCP Server running on http://localhost:3001
Connect with: http://localhost:3001/mcp?sisenseUrl= &sisenseToken= Or set SISENSE_URL and SISENSE_TOKEN in the environment and use http://localhost:3001/mcp
Optional feature-flag query params (override env vars per connection): mcpAppEnabled=true|false, toolBuildQueryEnabled=true|false, toolBuildChartNarrativeEnabled=true|false
Endpoints: Health: http://localhost:3001/health Screenshots: http://localhost:3001/screenshots/
Use an MCP streamable HTTP URL. For Cursor, Claude Desktop, and similar clients, add a server entry with the MCP path (not a shell command such as bun run dev or npm run dev).
If SISENSE_URL and SISENSE_TOKEN are set in the server environment (for example in .env loaded by the process that runs bun run dev or npm run dev), the client URL does not need to include credentials:
{
"mcpServers": { "sisense-analytics": { "url": "http://localhost:3001/mcp" } } }
Note: Depending on your network or client environment, the localhost HTTP setup may not connect. In those cases, you will need to expose your local server publicly via HTTPS using a proxy service such as ngrok. Point the client at your HTTPS tunnel URL with the same /mcp path (and query parameters if you are not using server env credentials).
Credentials: If you do not use server env vars, put sisenseUrl and sisenseToken on the MCP URL as query parameters (URL params take precedence over env when both are present). Always percent-encode each value — see Configuration: URL encoding for details and examples.
Alternative connection patterns (placeholders only; use encoded values for real credentials):
http://localhost:3001/mcp?sisenseUrl=https://your-instance.sisense.com&sisenseToken=your-api-token
With SISENSE_URL and SISENSE_TOKEN in the server environment only:
http://localhost:3001/mcp
Behind a public HTTPS tunnel (example):
https://your-ngrok-url.ngrok-free.app/mcp?sisenseUrl=https://your-instance.sisense.com&sisenseToken=your-api-token
In MCP App mode (the default), Anthropic Claude renders charts inside the MCP content UI—on claude.ai or Claude Desktop. The browser loads your Sisense instance from origins under *.claudemcpcontent.com, so Sisense must allow those origins or the widget fails with a network or CORS error.
In your Sisense instance, go to Admin → Security Settings → CORS Allowed Origins and add:
https://*.claudemcpcontent.com
Use this subdomain wildcard form. A single origin such as https://claudemcpcontent.com (no *.) may not match the actual frame origins and charts can still fail to load.
More context: FAQ: Claude MCP App charts and CORS.
| Parameter | Description |
|---|---|
sisenseUrl | Full URL to your Sisense instance (e.g., https://instance.sisense.com). In the query string, pass the value percent-encoded. |
sisenseToken | Sisense API authentication token. In the query string, pass the value percent-encoded (required if the token contains &, =, +, etc.). |
PORT | (Optional) Server port, defaults to 3001 |
The server automatically derives its public base URL from request headers, so it works correctly behind proxies like ngrok. For how to build encoded MCP URLs, see URL encoding for query parameters.
Defaults suit most setups; change flags when you need a specific client behavior. For when to use each flag, copy-paste URL patterns, and env vs query string, see docs/guides/configuration.md.
These query params override the corresponding env vars on a per-connection basis. Accepted values: true, false, 1, 0 (case-insensitive).
| Query parameter | Env var equivalent | Default | Description |
|---|---|---|---|
mcpAppEnabled | MCP_APP_ENABLED | true | Renders the chart in an interactive app UI (supported in Claude); set to false for tool mode (image/screenshot output) |
toolBuildQueryEnabled | TOOL_BUILD_QUERY_ENABLED | false | Enable the buildQuery tool for executing analytics queries |
toolBuildChartNarrativeEnabled | TOOL_BUILD_CHART_NARRATIVE_ENABLED | true | Include NLG narrative/insights in the build chart tool response |
Example URL with all three overrides (encode sisenseUrl and sisenseToken values when they are not simple alphanumeric placeholders):
http://localhost:3001/mcp?sisenseUrl=https://your-instance.sisense.com&sisenseToken=your-api-token&mcpAppEnabled=false&toolBuildQueryEnabled=true&toolBuildChartNarrativeEnabled=false
# Run server in development mode with hot reload
bun run dev
bun run build
bun run build:view
bun test
bun run type-check
bun run lint
⚠️ NEVER commit credentials to version control
⚠️ Use secret managers or vaults - NOT environment variables in production
⚠️ NEVER bind to 0.0.0.0 in production - use 127.0.0.1 or Unix socket
⚠️ Recommended: Use dev or staging Sisense when you have them. Autonomous AI clients can issue many API calls, and prompts can be ambiguous. Non-production reduces the impact of mistakes and surprises.
⚠️ Enable authentication - never run without auth
⚠️ Approve EVERY tool call - review all parameters before execution
⚠️ Create dedicated Sisense service account with minimum required permissions
⚠️ Rotate credentials regularly (every 90 days recommended)