MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
作者による説明(英語の原文)
Model Context Protocol server for TagoIO data 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。
TAGOIO_TOKEN, TAGOIO_API「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": {
"tago-io": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tago-io/mcp-server"
],
"env": {
"TAGOIO_TOKEN": "your-value",
"TAGOIO_API": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add tago-io --env TAGOIO_TOKEN=your-value --env TAGOIO_API=your-value -- npx -y @tago-io/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": {
"tago-io": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tago-io/mcp-server"
],
"env": {
"TAGOIO_TOKEN": "your-value",
"TAGOIO_API": "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": {
"tago-io": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tago-io/mcp-server"
],
"env": {
"TAGOIO_TOKEN": "your-value",
"TAGOIO_API": "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。
TAGOIO_API env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 tago-io 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:TAGOIO_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(2.1.3)がレジストリに届いたのは12 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。
Work on your TagoIO account by asking. Your AI assistant reads your devices, data, dashboards, and analyses, and makes the changes you ask for, from your IDE or chat tool.
%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%5D%7D](https://vscode.dev/redirect/mcp/install?name=%40tago-io%2Fmcp&config=%7B%22type%22%3A%22http%22%2C%22url%22%3A%22https%3A%2F%2Fmcp.ai.tago.io%22%2C%22headers%22%3A%7B%22Authorization%22%3A%22%24%7Binput%3Atagoio-token%7D%22%2C%22x-tagoio-region%22%3A%22us-e1%22%7D%2C%22inputs%22%3A%5B%7B%22id%22%3A%22tagoio-token%22%2C%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22description%22%3A%22Enter%20your%20TagoIO%20Profile%20Token%20(Bearer%20format)%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%5D%7D)) %22%2C%22password%22%3Atrue%7D%5D%7D&quality=insiders](https://insiders.vscode.dev/redirect/mcp/install?name=%40tago-io%2Fmcp&config=%7B%22type%22%3A%22http%22%2C%22url%22%3A%22https%3A%2F%2Fmcp.ai.tago.io%22%2C%22headers%22%3A%7B%22Authorization%22%3A%22%24%7Binput%3Atagoio-token%7D%22%2C%22x-tagoio-region%22%3A%22us-e1%22%7D%2C%22inputs%22%3A%5B%7B%22id%22%3A%22tagoio-token%22%2C%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22description%22%3A%22Enter%20your%20TagoIO%20Profile%20Token%20(Bearer%20format)%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%5D%7D&quality=insiders)) %22%2C%22password%22%3Atrue%7D%5D%7D](https://vs-open.link/mcp-install?%7B%22type%22%3A%22http%22%2C%22url%22%3A%22https%3A%2F%2Fmcp.ai.tago.io%22%2C%22headers%22%3A%7B%22Authorization%22%3A%22%24%7Binput%3Atagoio-token%7D%22%2C%22x-tagoio-region%22%3A%22us-e1%22%7D%2C%22inputs%22%3A%5B%7B%22id%22%3A%22tagoio-token%22%2C%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22description%22%3A%22Enter%20your%20TagoIO%20Profile%20Token%20(Bearer%20format)%22%2C%22password%22%3Atrue%7D%5D%7D))
Your client connects to the TagoIO hosted server at https://mcp.ai.tago.io. You can also run the server yourself.
The server gives your assistant around 80 focused capabilities across your account. You describe the outcome, and it picks the tools. Some things that work well today:
Understand your fleet
Debug without tab-switching
Build dashboards from a description
Untangle permissions
Keep the account tidy
Write code with the docs in context
The server reads and writes. Deleting data, rotating credentials, and uploading scripts run through your assistant's confirmation flow, so you approve each change before it lands.
Each config below points at the hosted server. Replace YOUR-TAGOIO-TOKEN with your Profile Token.
| Client | Where the config lives |
|---|---|
| VS Code / GitHub Copilot | .vscode/mcp.json or User Settings |
| Claude Code | claude mcp add-json CLI |
| Claude Desktop | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS), %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) |
| Cursor | ~/.cursor/mcp.json |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json |
| JetBrains IDEs | Settings > Tools > AI Assistant > MCP |
| Google Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json |
| Amazon Q CLI | ~/.aws/amazonq/mcp.json |
| Warp | ~/.warp/mcp.json |
| Kiro | .kiro/mcp.json |
| OpenAI Agents / ChatGPT | Agent Builder UI |
Add to .vscode/mcp.json for one project, or to User Settings for all of them. VS Code Insiders takes the same config, and Copilot reads the same file.
{
"servers": { "@tago-io/mcp": { "type": "http", "url": "https://mcp.ai.tago.io", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:tagoToken}" } } }, "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "tagoToken", "description": "TagoIO Profile Token", "password": true } ] }
claude mcp add-json tagoio '{"type":"http","url":"https://mcp.ai.tago.io","headers":{"Authorization":"Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN"}}'
Connect through the mcp-remote bridge.
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.ai.tago.io", "--header", "Authorization: Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" ] } } }
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "url": "https://mcp.ai.tago.io", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" } } } }
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "serverUrl": "https://mcp.ai.tago.io", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" } } } }
Open Settings > Tools > AI Assistant > Model Context Protocol (MCP), add a server, and paste:
{
"servers": { "@tago-io/mcp": { "url": "https://mcp.ai.tago.io", "requestInit": { "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" } } } } }
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "httpUrl": "https://mcp.ai.tago.io", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" } } } }
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "url": "https://mcp.ai.tago.io", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" } } } }
Connect through the mcp-remote bridge.
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.ai.tago.io", "--header", "Authorization: Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" ] } } }
Connect through the mcp-remote bridge, in .kiro/mcp.json at your project root.
{
"mcpServers": { "@tago-io/mcp": { "command": "npx", "args": [ "-y", "mcp-remote", "https://mcp.ai.tago.io", "--header", "Authorization: Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN" ] } } }
In Agent Builder or ChatGPT MCP settings:
https://mcp.ai.tago.ioAuthorization: Bearer YOUR-TAGOIO-TOKEN header| Token | Where to get it | What it reaches |
|---|---|---|
| Profile | Profile Settings | Your whole profile. Start here. |
| Analysis | Analysis > your analysis, set to run "External" | Only what that analysis can reach. Fits shared and production environments where access is controlled through IAM. |
| Device | The device itself | That device's data. Account-level requests return a permission error. |
Requests go
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