MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Build, run, schedule, and publish AI video pipelines to YouTube and TikTok from any MCP client.
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.trezalabs.com/api/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http treza https://www.trezalabs.com/api/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"treza": {
"url": "https://www.trezalabs.com/api/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": {
"treza": {
"type": "http",
"url": "https://www.trezalabs.com/api/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.trezalabs.com/api/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 treza-labs 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(1.0.3)은 25일 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.
Make AI videos from your coding agent. This plugin connects Cursor, Codex, Gemini CLI, Claude Code, and any client that supports Agent Plugins or MCP to Treza, so your agent can make a clip from a description, finish media you already have, and build video pipelines that render and post to YouTube and TikTok on a schedule.
https://www.trezalabs.com/api/mcp (Streamable HTTP, OAuth with dynamic client registration)The first connection signs you in to Treza with Google and creates your account. There is no key to paste.
Cursor. Add to Cursor, or put this in ~/.cursor/mcp.json (or .cursor/mcp.json in a project) and restart Cursor:
{
"mcpServers": { "treza": { "url": "https://www.trezalabs.com/api/mcp" } } }
Codex CLI.
codex mcp add treza --url https://www.trezalabs.com/api/mcp
codex mcp login treza
In the ChatGPT desktop app, Treza is in the plugin catalog ChatGPT and Codex share: open Plugins, open Treza and add it.
Gemini CLI. This repo is a Gemini CLI extension:
gemini extensions install https://github.com/treza-labs/treza-plugin
Then run /mcp auth treza inside Gemini CLI. Gemini also loads the skill in skills/.
Antigravity CLI. Add Treza to ~/.gemini/config/mcp_config.json, then type /mcp to sign in:
{
"mcpServers": { "treza": { "serverUrl": "https://www.trezalabs.com/api/mcp" } } }
Claude Code.
claude mcp add --transport http --scope user treza https://www.trezalabs.com/api/mcp
Then run /mcp inside Claude Code and sign in.
Cline. Follow llms-install.md, or add the URL under MCP Servers, Remote Servers, with Streamable HTTP, then click Authenticate.
Clients that only start local servers. This repo ships treza-mcp, a small Node bridge that forwards every tool, prompt, and resource to the hosted server. It needs a scoped key from the API keys page in TREZA_API_KEY:
{
"mcpServers": { "treza": { "command": "npx", "args": ["-y", "treza-mcp"], "env": { "TREZA_API_KEY": "treza_live_..." } } } }
TREZA_MCP_URL overrides the endpoint (staging, self-hosted). The bridge runs nothing locally; it is a proxy.
| File | Purpose |
|---|---|
plugin.json | Agent Plugins manifest |
.cursor-plugin/plugin.json | Cursor plugin manifest: the same server and skill, with the logo |
mcp.json | Declares the remote Treza MCP server for plugin-aware clients |
skills/treza-video-pipelines/ | A skill that teaches the agent the shortest path to a video, and to price a render before it starts |
gemini-extension.json | Gemini CLI extension manifest (the same remote server) |
llms-install.md | Setup steps an agent such as Cline can follow on its own |
bin/treza-mcp.mjs | The stdio bridge published to npm as treza-mcp. The plugin itself does not run it |
Twenty-six tools your agent can call:
make_video turns a description into one clip in a single call. It picks the model, prepares the render, and returns the price; run_pipeline starts it once the person accepts.list_assets browses the library, import_media adds a file (a public link, or a local file sent through create_upload_url), edit_asset runs one operation over one file (captions, upscale, trim, crop, overlay, background removal), and assemble_video joins clips over narration and a music bed, with captions.list_pipeline_templates, list_node_types, get_node_type, create_pipeline, update_pipeline, publish_pipeline, list_pipelines, get_pipeline, set_schedule_pausedrun_pipeline, get_run, list_runs, cancel_runlist_connected_channels, connect_channel returns a link that connects a YouTube channel or TikTok account in the person's own browser, and publish_asset lays a finished video out for review before it postsestimate_run_cost, get_credit_balance, get_profile, create_api_key (OAuth connections only)Two more, open_library and confirm_publish, belong to Treza's panels: they run when the person uses the panel, never from the model.
Read-only tools carry readOnlyHint. Renders spend prepaid credits, so make_video and estimate_run_cost quote a price first, and run_pipeline starts a quoted run once, at that price. Renders run in the background and return a run to poll with get_run.
In clients that show MCP Apps panels, such as ChatGPT and Claude, results appear as panels: the finished file, the price with a Start render button, a library to pick files from, a map of a pipeline, and the post before it goes out. Other clients get the same answers as text and links. Posting with publish_asset needs a panel; without one, publish through a pipeline that ends in a youtube-upload or tiktok-upload node.
Runs spend prepaid credits on your Treza account. Agents with a wallet can top up over x402 with no human in the loop.
MIT licensed. Support: hello@trezalabs.com