MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server leveraging Sisense Intelligence for actionable insights and analytics.
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.
SISENSE_URL, SISENSE_TOKEN비밀로 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.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sisense": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sisense/mcp-server"
],
"env": {
"SISENSE_URL": "your-value",
"SISENSE_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add sisense --env SISENSE_URL=your-value --env SISENSE_TOKEN=your-value -- npx -y @sisense/mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"sisense": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sisense/mcp-server"
],
"env": {
"SISENSE_URL": "your-value",
"SISENSE_TOKEN": "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": {
"sisense": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sisense/mcp-server"
],
"env": {
"SISENSE_URL": "your-value",
"SISENSE_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 sisense 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
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: SISENSE_URL, SISENSE_TOKEN
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
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.
[!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)