MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
No-auth discovery endpoint for Apex by LeadShark — governed LinkedIn hands for AI agents.
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://www.apex.new/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http linkedin https://www.apex.new/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"linkedin": {
"url": "https://www.apex.new/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": {
"linkedin": {
"type": "http",
"url": "https://www.apex.new/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://www.apex.new/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 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 rzere 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 4개월 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.
Governed LinkedIn hands for AI agents. This is the public face of Apex by LeadShark — an MCP loadout that lets Claude, ChatGPT, or Cursor operate a real LinkedIn account in plain English: find buyers, rank intent, comment, connect, and message. Every action is paced, capped, approval-queued where needed, and fully logged.
This repo contains the discovery endpoint — a minimal, dependency-free MCP server, served live at:
https://www.apex.new/linkedin-mcp)Mount it in any MCP host and it completes the handshake instantly — no account, no auth — then briefs your agent on what the full loadout is and how to get it.
Most LinkedIn tooling automates what you already decided: schedule this post, DM whoever comments. Apex is the layer above that — the intelligence that decides what to automate and where to show up. The activation path is intelligence-first, not automation-first. In five words:
Discover demand. Engage with context.
An agent running Apex works a loop: See → Decide → Act. Find the posts and people where attention already is, figure out who's worth engaging and with what angle, then engage — inside the account's safety budget.
The full authenticated server at https://apex.leadshark.io/mcp equips your agent with:
discover_lead_magnets)search · discover_lead_magnets · list_signals · feed · list_recent_posts · list_person_posts · list_post_engagers · get_person_activity
Find people and companies, pull a continuously refreshed radar of prospect-rich lead-magnet posts, list your heat-scored inbound signals, turn one viral post into a warm lead list, and see the rooms a prospect is already in (get_person_activity — who they comment on, what they react to). discover_lead_magnets is available on the Pro+ MCP floor (it doubles as content market-signal); the rest of this group is Apex.
enrich · enrich_company · get_lead_activity
Structured profiles for a person or account: role, company, activity, connections. The agent ranks ICP fit and intent and picks the angle — comment, connect, or ignore. Built on enrich, the most-used signal in the loadout.
comment_on_post · react_to_post · send_connection_request · engage_with_comment · manage_invitations
Show up where the prospect's attention already is — warm them up in public before anything lands in their inbox. Triage inbound connection requests too.
list_recent_messages · get_messages_with_person · send_message · send_email
Read the inbox, pull a full thread with one person, send the DM — deduped, paced, and logged. send_email sends through your own connected Resend account (BYO key).
list_companies (Pro+) · comment_as_company · react_as_company · manage_company_reply_automations
List and schedule to pages you administer on Pro+; acting in the page's *voice* — commenting, reacting, and running reply-only comment automations as the page — is Apex.
list_lead_pages · get_page_leads · list_lead_magnet_links
Read the leads your lead magnets captured — pages with capture stats, the deduped enriched email leads for a page, and your standalone leads.sh capture links — to feed the enrich → act loop.
create_automation · list_automations · get_automation · edit_automation · suggest_automation_settings · schedule_post_with_automation · list_scheduled_posts · get_scheduled_post · edit_scheduled_post · cancel_scheduled_post
The execution layer: comment→DM lead-magnet automations and pre-automated post scheduling. Apex decides *what* to run; these run it.
manage_activity_limits · set_daily_dm_limit · list_actions
Check budgets before acting, adjust caps, and read the audit trail — what the agent already did, what's staged for approval, why something was refused, and the current safety mode.
Full per-tool reference (parameters, access, tiers): [apex.new/tools.md](https://www.apex.new/tools.md)
Every write the agent makes shares the same daily/weekly budgets as the account's automations (DMs, replies, connections), honors the do-not-engage list, and is paced and rate-limit-aware. Actions can be refused or queued for the user's approval — and the agent is told why. Limits are calibrated from LeadShark's production LinkedIn volume, not guesswork. Agents are expected to check list_actions before acting and to work within limits rather than around them.
This discovery stub speaks MCP over Streamable HTTP (JSON-RPC 2.0 over POST, JSON responses, stateless, no SSE) and exposes three no-auth informational tools:
| Tool | What it returns |
|---|---|
about_apex | What Apex is, tier pricing, trial paths, key links |
get_setup_steps | The 5-step connect flow (account → LinkedIn → 24h unlock → mount MCP → first play) |
first_plays | Copy-paste starter prompts: verify, discover, enrich, act |
It has no LinkedIn powers of its own — it's the handshake and the briefing, not the hands.
Add https://www.apex.new/mcp as a custom connector / MCP server in your AI app, or run this repo locally:
node server.mjs # Node 18+, zero dependencies, listens on PORT (default 3000)
Handshake by hand:
curl -s -X POST http://localhost:3000/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"0"}}}'
https://apex.leadshark.io/mcp to your AI app and authorize with LeadShark.Apex is $119/mo after the trial. LeadShark Pro ($39/mo) automates your lead magnet; Pro+ ($59/mo) scales automations and gated funnels; Apex is the operator loadout on top.
MIT