Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

yt

von ArasanDevVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ArasanDev/yt

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

YouTube transcripts, transcript search, and channel monitoring for agents.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Marketing & Social Media

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "yt": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/arasandev/yt:0.1.1",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add yt -- docker run -i --rm ghcr.io/arasandev/yt:0.1.1 mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "yt": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/arasandev/yt:0.1.1",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "yt": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/arasandev/yt:0.1.1",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ArasanDev bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Marketing & Social Mediai

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2969 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 83 % der anderen 2969 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2969 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist yt sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 7 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Google Analytics MCP

von surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

Läuft auf deinem Computer★ 244MITAktualisiert vor 9 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

yt

YouTube transcripts for agents and humans. One static Go binary, no API key, no AI dependencies, no runtime requirements.

  • Fetches a video's own caption tracks (manual or auto-generated) via YouTube's internal Innertube API, using ANDROID/IOS client contexts — the WEB-client caption URLs have been pot-token gated since mid-2025 and return empty bodies.
  • Cascades innertube-android → innertube-ios → watch-page so a single throttled endpoint doesn't take the fetch down; every response reports which method won (source).
  • Channel monitoring: yt channel @handle (or list_channel_videos) resolves a handle and lists the latest uploads with exact publish timestamps from the channel RSS feed, so an agent can diff against a watermark and see what is new.
  • Same binary is the MCP server: yt mcp, or bare yt when stdin is piped (the shape MCP clients spawn). Bare yt at a terminal prints help.
  • MCP responses are designed for agent context budgets: bounded payloads, structural truncation with exact resume pointers, time/cue-addressed ranges, server-side search, typed errors, and session-level caching so one get_video_info + get_transcript + search_transcript share a single player fetch.

Dependencies: cobra (CLI), modelcontextprotocol/go-sdk (official MCP SDK), and golang.org/x/term (TTY detection). The YouTube fetch layer is stdlib only — net/http, encoding/json, encoding/xml.

Layout

The repository root is the Go module (github.com/ArasanDev/yt) and the product root.

cmd/yt/               binary entry point

internal/cli/ cobra commands and flags internal/mcp/ MCP tool schemas, handlers, safety warnings internal/youtube/ Innertube client, captions, channels, cache, typed failures internal/search/ pure transcript search internal/render/ block/cue rendering, SRT, truncation metadata internal/transcript/ shared Segment/Transcript model and timestamp helpers internal/apperr/ typed error contract (code, retryable, suggestion) internal/version/ build version, commit, and date

CI lives in .github/workflows/ci.yml and runs gofmt, go vet, go test -race, a native build, and a cross-build matrix for the release targets.

Dependencies point inward: cli and mcp depend on youtube, search, render, and transcript; youtube depends on apperr and transcript; search and render depend only on transcript. The acquisition layer does not import the adapters.

Install

Homebrew (macOS/Linux)
brew trust arasandev/tap          # Homebrew 7+ trusts third-party taps explicitly

brew install --cask arasandev/tap/yt

Install script (macOS/Linux)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ArasanDev/yt/main/install.sh | sh

The script downloads the latest release for your OS/architecture, verifies it against checksums.txt, and installs to /usr/local/bin when writable, otherwise ~/.local/bin. Override the target with YT_INSTALL_DIR and pin a version with YT_VERSION:

YT_VERSION=v0.1.0 YT_INSTALL_DIR="$HOME/bin" \

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ArasanDev/yt/main/install.sh | sh

Go developers
go install github.com/ArasanDev/yt/cmd/yt@latest

go install records the module version, so yt --version reports the release even though ldflags cannot be injected. Use make install for a local build that also stamps commit and date.

Docker
docker run --rm -i ghcr.io/arasandev/yt:latest mcp

CLI use:

docker run --rm ghcr.io/arasandev/yt:latest transcript dQw4w9WgXcQ

The image is a distroless static build. With no TTY, bare yt already serves MCP, so the default container command is mcp.

Linux packages

Release assets include .deb, .rpm, and .apk packages for amd64 and arm64:

sudo dpkg -i yt_<version>_linux_amd64.deb

sudo rpm -i yt_ _linux_amd64.rpm sudo apk add --allow-untrusted yt_ _linux_amd64.apk

Prebuilt binaries

Every release publishes archives, Linux packages, and a checksums.txt:

https://github.com/ArasanDev/yt/releases

Targets: darwin/linux/windows on amd64 and arm64; Linux also ships deb/rpm/apk packages.

From source
git clone https://github.com/ArasanDev/yt.git

cd yt make build # ./bin/yt make install # into GOBIN with version/commit/date stamped

Release builds stamp a version, commit, and date (the default is dev):

go build -trimpath -ldflags "\

-X github.com/ArasanDev/yt/internal/version.Version=v0.1.0 \ -X github.com/ArasanDev/yt/internal/version.Commit=$(git rev-parse --short HEAD) \ -X github.com/ArasanDev/yt/internal/version.Date=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)" \ -o bin/yt ./cmd/yt yt --version

CLI

yt transcript <url-or-id>                       # transcript to stdout

yt transcript -l en,es -t # language fallback + [MM:SS] stamps yt transcript --start 1274 --end 1290 # time range yt transcript -f srt -o subs.srt # SRT file yt transcript -f json --max-chars 2000 # cue JSON, bounded yt transcript --bare # body only, no metadata header yt transcript --start-cue 120 --max-cues 40 # resumable cue window yt search "harness engineering" # timestamped hits, no full read yt search "M C P" --match-mode any # spelled acronyms collapse to mcp yt search "state of the art" --match-mode phrase yt search "harness" --context-cues 2 # human output shows context yt tracks # list caption languages yt info # title, channel, duration, views, chapters yt channel @aiDotEngineer --limit 10 # latest uploads (exact timestamps) yt channel @aiDotEngineer --since 2026-10-01 --json yt doctor # probe which acquisition clients work yt --version # build version (or module version under go install)

Accepts watch?v=, youtu.be/, /shorts/, /live/, /embed/ URLs or a bare 11-char video ID. By default, -f text includes a metadata header and, when needed, a truncation trailer. Use --bare for body-only stdout; truncation is then reported on stderr. Fetch/renderer notes always go to stderr.

CLI usage errors and upstream failures are typed. cmd/yt prints code, retryable, retry_after_seconds, and suggestion to stderr while keeping stdout clean. Invalid formats, negative limits, and inverted time ranges fail before any network request.

MCP

yt mcp serves stdio JSON-RPC; so does bare yt when stdin is not a terminal (how MCP clients spawn a server), while bare yt at a prompt prints help. Call get_video_info first: it reports caption availability, live status, and an estimated transcript size, so you can decide between reading the whole transcript, searching it, or reading a range.

ToolPurpose
list_channel_videosLatest uploads for a channel (@handle/URL/UC…), from RSS: exact publish times, titles, links, description excerpts.
get_video_infoMetadata + caption summary + transcript size estimate + chapters. No transcript download.
get_transcriptTranscript text or cue JSON, bounded and addressable.
search_transcriptFind a topic with timestamps and context; match_mode all/any/phrase; zero results explain themselves.
list_tracksCaption tracks. Deprecated — use get_video_info.captions.

For monitoring, call list_channel_videos and pass the previous response's newest_published as since. Filtering is strictly published > since, so no video is reported twice. The feed exposes at most 15 entries and has no duration or view counts; those need get_video_info on a specific video.

Key get_transcript parameters: languages (CSV, default en; original for the uploader's own language), allow_translation, format (text|json), granularity (block default |cue), timestamp_mode (block default |cue|none), start_seconds/end_seconds, start_cue/max_cues, max_chars (default 50000; bounds the transcript body only).

Truncation is never silent: the header carries TRUNCATED next_start_seconds=… next_cue_index=…, structured metadata carries the same fields, and next_* values are exact (not rounded), so resuming at them never drops the boundary cue. max_cues clipping is reported even when end_seconds is also set. Errors come back as isError results with a machine-readable error.code (bot_check, rate_limited, no_captions, bad_request, …) plus retryable and a suggestion.

The transcript body is returned in both content and structuredContent for client compatibility, so a response is roughly twice the body size; returned_chars measures one copy.

Auto-dubbed videos list one auto-generated track per language. A track whose language differs from the uploader's known original is reported as translated=true, whether it is manual or ASR, so machine-translated speech is never presented as the speaker's words. get_video_info.captions.original_language names that track. If the player response carries no audio-track metadata and multiple caption languages exist, the original is unknown: languages=original returns an actionable no_matching_language error instead of guessing, and original_language may be empty. Request a specific language in that case.

Wire into any agent:

devin mcp add yt -- yt mcp          # Devin CLI

claude mcp add yt -- yt mcp # Claude Code

or raw mcpServers JSON (Devin, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, …):

{"mcpServers": {"yt": {"command": "yt", "args": ["mcp"]}}}

Releasing and distribution

A v* tag triggers .github/workflows/release.yml, which:

  1. runs the test suite and GoReleaser (archives, Linux packages, checksums, GitHub Release);
  2. builds and pushes a multi-arch ghcr.io/arasandev/yt image;
  3. stamps the version into server.json and publishes to the MCP registry.
git tag v0.1.0

git push origin v0.1.0

Homebrew cask updates are skipped unless the repository has a HOMEBREW_TAP_GITHUB_TOKEN secret: a fine-grained PAT with contents: write on ArasanDev/homebrew-tap. Without it, the release still ships binaries, Docker, and MCP metadata; add the cask manually or add the secret and re-run.

The MCP registry job is best-effort (continue-on-error). GHCR packages are private by default: set the yt package to public once in the package settings, then re-run the job. The registry checks the image annotation io.modelcontextprotocol.server.name against server.json's name, so those two strings must stay in sync.

Useful local checks before tagging:

goreleaser check

goreleaser release --snapshot --clean # artifacts in dist/, never published docker build --build-arg VERSION=dev -t yt:dev .

Development

make build          # ./bin/yt

make test # go test -race ./... make check # gofmt + go vet + go test -race make snapshot # local GoReleaser snapshot make clean

See AGENTS.md for the architecture, contracts, and conventions agents must preserve. In short: stdout is data, stderr is diagnostics; errors are typed; truncation is never silent and resume pointers are exact; provenance and content_trust labels are not optional; tests never hit the network.

Caveats

  • IP blocking: datacenter IPs (AWS/GCP/VPS) get blocked o

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen