tubescout

TubeScout 🔭

YouTube を AI エージェントのリサーチエンジンに変えましょう。 API キー不要の MCP サーバーとスキルパックを組み合わせることで、Claude Code、Codex、OpenCode が YouTube をデータベースのように検索し、大量の文字起こしを読み込み、動画から根拠となる情報――主張、数値、需要の兆候――を集められます。感覚に頼る必要はありません。

アイデア創出ツールは Reddit やフォーラムを検索します。YouTube では創業者が 証拠 を見せています。収益ダッシュボード、実践的な手法、カメラの前で語られる実際の数値――しかし、それらを掘り起こすツールはありません。TubeScout がそれを実現します。

クイックスタート（60 秒）

Claude Code

claude mcp add --scope user tubescout -- npx -y tubescout

Codex

codex mcp add tubescout -- npx -y tubescout

OpenCode — ~/.config/opencode/opencode.json の "mcp" に追加します：

"tubescout": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "tubescout"], "enabled": true }

これで完了です。API キーも設定も不要です。あとはエージェントに、次のように尋ねてみてください：

「過去 1 か月で n8n に関する再生回数が最も多い動画を 5 本見つけ、視聴者が何に苦労しているか要約してください。」

すべてをまとめて簡単に導入（Claude Code）：プラグインとしてインストール — 2 つのコマンドで MCP サーバーと 6 つすべてのスキルを導入できます：

/plugin marketplace add not0lucky/tubescout
/plugin install tubescout@tubescout

または、スキルパックを手動でインストール（Claude Code、Codex、OpenCode で利用できます）：

git clone https://github.com/not0lucky/tubescout && cd tubescout
./scripts/install-skills.sh   # installs into ~/.claude/skills, ~/.codex/skills, ~/.config/opencode/skills

ツール

ツール	機能
search_videos	フィルターを指定して検索します（アップロード期間、長さ、再生回数／日付順）
get_video	完全なメタデータとエンゲージメント情報（共感度を示す指標 likesPer1kViews）を取得します
get_transcript	3 段階の堅牢なフォールバックチェーンを使って、プレーンテキストの文字起こしを取得します
get_transcripts	文字起こしを一括取得します（最大 10 本）。動画ごとのエラーを許容します
get_channel_videos	チャンネルのポジショニングと、再生回数付きの最新アップロード動画を取得します
get_search_suggestions	YouTube のオートコンプリートをキーワード調査に活用し、実際の検索需要を把握します

スキル（リサーチ手法）

スキル	用途
/yt-breakdown <urls>	動画を批判的に分析します。主張と数値をすべて抽出し、インセンティブ、生存者バイアス、検証可能性の観点から厳しく検証します
/yt-idea-mine <niche>	実際の開発者がカメラの前で語る需要の兆候と課題をもとに、ニッチ分野から製品のアイデアを掘り起こします
/yt-validate <idea>	参入可否を判定します。需要、飽和度、競合の数値が実際に示していることを調べます
/yt-channel-intel <channel>	チャンネルの戦略を読み解きます。投稿頻度、例外的な動画、成果を上げている内容と実際の投稿内容を調べます
/yt-playbook <tutorial url>	チュートリアルを実行可能な手順に変換します。正確なコマンドや設定、さらりと言及される落とし穴を、利用している技術スタックに合わせて整理します
/yt-gap <niche>	需要と供給のギャップを見つけます。検索数が多い一方で、内容が不十分、古い、またはニーズに合っていない動画しかないトピックを探し、コンテンツ計画や製品の方向性に役立てます

すべてのスキルは コンテキストを認識 します。会話から、何を開発しているか、利用している技術スタック、すでに分析した動画を読み取り、一般論ではなく、実際に活用できる強みに応じた判定を示します。

「月に X ドル稼ぐ方法」を紹介する 3 本の動画を対象にした実際の /yt-breakdown の実行例をご覧ください。懐疑的な検証を通過した内容と、通過しなかった内容を確認できます。

仕組み（正直に説明します）

魔法のような仕組みはありません。それが大切な点です：

• youtubei.js は、YouTube サイト自体が使うものと同じ、YouTube の内部 InnerTube API と通信します。API キーもクォータも必要ありません。
• 文字起こしには YouTube 独自の字幕を使い、フォールバックチェーン 経由で取得します。ANDROID クライアントの timedtext トラック → InnerTube 文字起こしエンドポイント（断続的に 400 エラーが発生することが知られているため、バックオフを伴って再試行）→ インストール済みの場合はローカルの yt-dlp の順です。各レスポンスには、どの source から取得したかが示されます。
• 分析はすべて あなたの エージェントが行います。サーバーはデータを提供し、スキルは手法を提供します。

制限事項

• ローカルで実行してください。 YouTube はデータセンターの IP を積極的にレート制限します。そのため、これは設計上、ローカルの stdio サーバーであり、ホスト型サービスではありません。
• YouTube は告知なしに内部仕様を変更します。動作しなくなった場合は更新し（npx は常に最新のものを取得します）、問題が発生した動画 ID を添えて issue を作成してください。
• 字幕が無効になっている動画は文字起こしできません（まれなケースです。エラーメッセージに明示されます）。
• 字幕のスクレイピングは YouTube の利用規約上、グレーゾーンです。ローカルのリサーチツールとして使う分には問題ありませんが、これを利用したホスト型の有料製品は構築しないでください。

Development

npm install && npm run build
npm test          # unit tests (offline)
npm run test:live # live smoke tests against real videos — run before publishing
npm run inspect   # MCP Inspector against the built server

MIT — see LICENSE.

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