MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP-native ad server. Monetize AI chatbots and agents with conversational ads.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.adgentek.ai/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http adsmcp https://mcp.adgentek.ai/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"adsmcp": {
"url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"adsmcp": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.adgentek.ai/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://mcp.adgentek.ai/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Adgentek 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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