ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

yt

โดย ArasanDevรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ArasanDev/yt

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ArasanDev ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2966 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 83% ของอีก 2966 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2966 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

yt ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

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

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

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

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx