MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
The agentic social media scheduler. Write, schedule and publish to all top social platforms.
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.
POSTEVERYWHERE_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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.posteverywhere.ai/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"posteverywhere": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@posteverywhere/mcp"
],
"env": {
"POSTEVERYWHERE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http posteverywhere https://mcp.posteverywhere.ai/mcpclaude mcp add posteverywhere --env POSTEVERYWHERE_API_KEY=your-value -- npx -y @posteverywhere/mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"posteverywhere": {
"url": "https://mcp.posteverywhere.ai/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"posteverywhere": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@posteverywhere/mcp"
],
"env": {
"POSTEVERYWHERE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"posteverywhere": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.posteverywhere.ai/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"posteverywhere": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@posteverywhere/mcp"
],
"env": {
"POSTEVERYWHERE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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.posteverywhere.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 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 posteverywhere.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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.
입력해야 할 값: POSTEVERYWHERE_API_KEY
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.14.1)은 17일 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.
mcp-name: io.github.posteverywhere/mcp
Official Model Context Protocol server for PostEverywhere — let Claude Code, Claude Desktop, ChatGPT (via the hosted connector), Cursor, OpenAI Codex, and other MCP-compatible AI clients schedule and publish posts to 13 platforms: Instagram, TikTok, YouTube, LinkedIn, Facebook, X (Twitter), Threads, Pinterest, Bluesky, Telegram, Discord, WordPress and Google Business Profile using natural language.
💡 Building a programmatic integration? Use the companion
@posteverywhere/sdkNode.js SDK instead — full TypeScript types, retry handling, error classes.
| Resource | URL |
|---|---|
| 🌐 Homepage | posteverywhere.ai |
| 🛠️ Developers landing page | posteverywhere.ai/developers |
| 📖 API Documentation | developers.posteverywhere.ai |
| 📦 This MCP on npm | npmjs.com/package/@posteverywhere/mcp |
| 💻 This MCP on GitHub | github.com/posteverywhere/mcp |
| 📦 Node SDK (npm) | npmjs.com/package/@posteverywhere/sdk |
| 💻 Node SDK (GitHub) | github.com/posteverywhere/sdk |
| ⌨️ CLI & Agent Skill (npm) | npmjs.com/package/@posteverywhere/cli |
| ⌨️ CLI & Agent Skill (GitHub) | github.com/posteverywhere/cli |
| 🎛️ Dashboard | app.posteverywhere.ai |
| 🔑 Get an API key | app.posteverywhere.ai/developers |
| 💵 Pricing | posteverywhere.ai/pricing |
| 📚 Help Center | posteverywhere.ai/support |
| 🧠 Model Context Protocol | modelcontextprotocol.io |
| 🐛 Issues / bug reports | github.com/posteverywhere/mcp/issues |
| 📧 Support | support@posteverywhere.ai |
Model Context Protocol (MCP) is an open standard from Anthropic that lets AI assistants connect to external tools and data sources. Once you connect this MCP server, your AI assistant can:
…all from natural-language prompts inside Claude, Cursor, or any MCP-compatible client.
Sign up at posteverywhere.ai/signup (7-day free trial, card required), connect your social accounts, then create an API key at Settings → Developers. Choose your scopes:
claude mcp add posteverywhere -- npx -y @posteverywhere/mcp
Then set POSTEVERYWHERE_API_KEY in your environment, or pass it as an argument:
claude mcp add posteverywhere -e POSTEVERYWHERE_API_KEY=pe_live_your_key_here -- npx -y @posteverywhere/mcp
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "posteverywhere": { "command": "npx", "args": ["-y", "@posteverywhere/mcp"], "env": { "POSTEVERYWHERE_API_KEY": "pe_live_your_key_here" } } } }
Restart Claude Desktop. The PostEverywhere tools will appear in the 🔨 menu.
In Cursor, open Settings → MCP → Add new MCP server and paste:
{
"posteverywhere": { "command": "npx", "args": ["-y", "@posteverywhere/mcp"], "env": { "POSTEVERYWHERE_API_KEY": "pe_live_your_key_here" } } }
This package exposes a standard stdio MCP server. Any MCP-compatible client can connect using the same configuration shape.
Once connected, ask your AI assistant things like:
"List my connected social accounts"
"Schedule a post to all my accounts for tomorrow at 2pm: Just shipped a new feature 🚀"
"Show me my recent posts and their publishing status"
"Generate an image of a sunset over mountains in 16:9 and post it to Instagram and X"
"Retry the failed destinations on my latest post"
"What are my last 10 posts on TikTok?"
list_accounts — list all connected social accounts and their health statusget_account — get details for a specific account (token expiry, can-post status)list_posts — list posts filtered by status (scheduled, published, failed, draft) or platform. Drafts include their target accounts + per-platform content so you can review them before publishing.get_post — get full details for a single post including all destinations (for drafts, the saved accounts + per-platform content)create_post — publish now, schedule for later, or save as a draft for human review (draft: true)schedule_post — publish or schedule a draft (the approval step — pass scheduled_for, or publish_now: true)update_post — modify a scheduled or draft post (content, schedule time, accounts)delete_post — delete a scheduled or draft postget_post_results — per-platform publishing results, errors, and live URLsretry_failed_post — retry every failed destination of a post🧑💼 Human-in-the-loop drafts — let the agent draft posts for you to approve before anything goes live:
1. *"Draft a LinkedIn post about our launch — don't publish it yet"* →
create_post(draft: true)
2. *"Show me my drafts"* →
list_posts(status: "draft")/get_post
3. *"Looks good — schedule it for Tuesday 9am"* →
schedule_post(scheduled_for: …)(or *"publish it now"* →publish_now: true)
Drafts are saved in your PostEverywhere account and never publish until you schedule them — review them in the app or via the agent.
list_media — list files in your media libraryget_media — get media file details and processing statusupload_media_from_url — import an image from any public URL into the library (one call, returns a media_id ready for create_post)delete_media — remove a media filegenerate_image — generate an image from a text prompt (4 models, 7 aspect ratios)📖 Full tool reference and parameters →
These all work out of the box once the server is connected:
Each natural-language prompt maps to one or more MCP tool calls — the agent figures out the right sequence.
All 13 platforms work on every plan:
| Environment variable | Required | Description |
|---|---|---|
POSTEVERYWHERE_API_KEY | ✅ | Your API key from Settings → Developers. Format: pe_live_... |
POSTEVERYWHERE_BASE_URL | ❌ | Override base URL (default https://app.posteverywhere.ai). Useful for self-hosted deployments. |
| Resource | Per minute | Per hour | Per day |
|---|---|---|---|
| General API calls | 60 | 1,000 | — |
| Posts | 60 | 200 | 1,000 |
| AI generation | — | 60 | — |
Hitting a 429? The MCP server returns a clear rate_limit_exceeded code with retry_after seconds — the agent will know to wait and retry.
| This MCP server | PostEverywhere SDK | Direct REST API | |
|---|---|---|---|
| Use with Claude / Cursor / MCP clients | ✅ Native | ❌ | ❌ |
| Use in Node.js code | ❌ (use SDK) | ✅ | ✅ |
| Natural-language scheduling | ✅ | ❌ | ❌ |
| TypeScript types | ✅ | ✅ | Manual |
| Auto-retry / backoff | ✅ | ✅ | Manual |
| Best for | AI-assisted social media | Programmatic integrations | Any HTTP client / language |
retryable f앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요