yt
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Agenten-orientiertes YouTube-CLI — Suche, Transkripte, Metadaten und ein lokaler FTS5-Cache für den KI-Kontextabruf. Umhüllt
yt-dlpmit JSON-Envelopes, NDJSON-Streaming und einem MCP-Co-Binary.
Kein YouTube Data API-Schlüssel. Keine Kontingente. Keine Ratenbegrenzung auf dem Standardpfad.
██╗ ██╗████████╗
╚██╗ ██╔╝╚══██╔══╝
╚████╔╝ ██║
╚██╔╝ ██║
██║ ██║
╚═╝ ╚═╝Warum
Bestehende YouTube-Tools sind entweder:
Für Menschen gebaut (interaktive TUIs wie
ytfzf),Für Content-Ersteller gebaut (Nischenanalyse, Wettbewerber-Audits),
Oder in MCP-only-Servern eingeschlossen.
yt ist für Agenten gebaut — Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI und Ihre Bash-Skripte. Ein Aufruf (yt context <url>) liefert einem LLM alles, was es benötigt, um über ein Video zu schlussfolgern.
Installation
# Requires yt-dlp on PATH
brew install yt-dlp
# From source
git clone https://github.com/progrmoiz/yt-cli
cd yt-cli
npm install && npm run build && npm linkSanity-Check:
yt doctorSchnellstart
# Search
yt search "rust async" --limit 5
# Grok a single video (the 80% agent use case)
yt context https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ
# Fetch transcript
yt transcript https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --text
# Query everything you've cached
yt find "borrow checker"
# List a channel's recent videos
yt channel @ThePrimeTimeagen --limit 20Das Pipelining schaltet die Ausgabe automatisch auf JSON um (redis-cli-Muster):
yt search "typescript" | jq '.data[0].url'
yt context <url> | jq '.data.transcript.full_text'Befehle
Befehl | Beschreibung |
| YouTube-Suche, kein API-Schlüssel. |
| Zeitgestempeltes Transkript-JSON. Zwischengespeichert. |
| Metadaten: Titel, Kanal, Kapitel, Dauer. Zwischengespeichert. |
| Headline. One-Shot-Info + Transkript + Kapitel für Agenten. |
| FTS5-Suche über zwischengespeicherte Transkripte. Zeilenbasierte Treffer mit Zeitstempeln. |
| Aktuelle Videos eines Kanals. |
| Diagnose: yt-dlp, Cache, Agenten-Erkennung. |
| Regression-Suite — erkennt YouTube-Endpunkt-Änderungen. |
| JSON-Schema für die Ausgabe dieses Befehls. |
| Stdio MCP-Server. Co-Binary. |
Agenten-Integration
Claude Code / Cursor / etc — MCP
// .mcp.json
{
"mcpServers": {
"yt": { "command": "yt", "args": ["mcp", "serve"] }
}
}Tools, die 1:1 mit CLI-Befehlen exponiert werden: search, info, transcript, context, find, channel, whoami.
Skripte / Shell
# Ingest the top 10 search hits into the local cache
yt search "machine learning ops" --limit 10 --json \
| jq -r '.data[].url' \
| xargs -I{} yt transcript {} --json >/dev/null
# Then query across all of them
yt find "feature store" --limit 5Cache
SQLite-Datenbank unter ~/.cache/yt/yt.db. Inhalte:
videos— eine Zeile pro Video (Metadaten).transcripts— eine Zeile pro (Video, Sprache)-Paar.transcript_segments_fts— FTS5-virtuelle Tabelle über jedes Transkriptsegment.
Überschreiben mit YT_CACHE_DIR=/pfad/zum/verzeichnis.
Jeder transcript / info / context-Aufruf prüft zuerst den Cache. Verwenden Sie --refresh, um einen neuen Abruf zu erzwingen.
Ausgabeformat
Standard-Envelope (v2):
{
"version": "2",
"status": "success",
"command": "context",
"cli": { "name": "yt", "version": "0.1.0" },
"data": { /* command payload */ },
"metadata": {
"elapsed_ms": 1200,
"cached": true,
"has_transcript": true,
"agent": "CLAUDECODE"
}
}Verwenden Sie --raw für Rohdaten. Vollständiges JSON-Schema via yt schema <command>.
Exit-Codes
0 ok · 1 generisch · 2 Verwendung · 3 Validierung · 4 Authentifizierung · 5 Ratenbegrenzung · 6 Netzwerk · 7 nicht gefunden · 75 temporärer Fehler
Umgebung
Var | Zweck |
| Cache-Verzeichnis (Standard: |
| Pfad zum |
| Auf |
| JSON-Ausgabe erzwingen |
| Reserviert für zukünftige Data API-Extras |
| ANSI deaktivieren |
| Nicht-interaktiven Modus erzwingen |
Lizenz
MIT.
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