MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Model Context Protocol server for TagoIO data 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.
TAGOIO_TOKEN, TAGOIO_API비밀로 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": {
"tago-io": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tago-io/mcp-server"
],
"env": {
"TAGOIO_TOKEN": "your-value",
"TAGOIO_API": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add tago-io --env TAGOIO_TOKEN=your-value --env TAGOIO_API=your-value -- npx -y @tago-io/mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"tago-io": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tago-io/mcp-server"
],
"env": {
"TAGOIO_TOKEN": "your-value",
"TAGOIO_API": "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": {
"tago-io": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tago-io/mcp-server"
],
"env": {
"TAGOIO_TOKEN": "your-value",
"TAGOIO_API": "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.
TAGOIO_API env이 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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 tago-io 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: TAGOIO_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(2.1.3)은 12개월 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.
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
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요