프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

yt

제작자: ArasanDev버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ArasanDev/yt

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

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.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 ArasanDev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 83%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2969개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

yt, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 7일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT9일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

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

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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