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GITHUB · ANALIZADO

tg-media-bot

Bot de descarga de medios Telegram basado en yt-dlp y ffmpeg, con soporte para más de 1000 sitios web.

Ficha actualizada 23 sept 2026, 9:03 · upstream 23 sept 2026, 8:54 · release v0.3.2

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
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Qué es tg-media-bot

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

tg-media-bot es un bot ligero y autocontenido que descarga archivos multimedia desde más de 1000 plataformas utilizando yt-dlp. Se ejecuta localmente sin dependencias externas adicionales, ideal para entornos homelab o servidores personales.

El proyecto está construido con Python y la arquitectura asíncrona de aiogram 3.x, lo que garantiza un rendimiento escalable incluso bajo carga. El bot opera en modo asíncrono, permitiendo descargar múltiples archivos simultáneamente sin bloquear el hilo principal del servidor.

Una característica destacada es su capacidad para manejar descargas grandes (hasta 2 GB) mediante un servidor de API local basado en Telegram Bot API, lo que supera los límites estándar de 50 MB. Además, el bot utiliza cookies del navegador para autenticarse con sitios como Instagram y otros servicios restringidos por edad.

La arquitectura incluye control de acceso mediante listas permitidas de usuarios, limitación de velocidad por usuario, limpieza automática de archivos temporales y un sistema de caché de IDs de archivo que permite reenviar instantáneamente enlaces ya descargados sin necesidad de descargarlos nuevamente.

CASOS DE USO
  • Descargar videos de YouTube para uso personal o almacenamiento local
  • Obtener audios de SoundCloud, Bandcamp y otras plataformas con streaming
  • Recopilar contenido multimedia desde sitios web que no tienen API oficial
  • Crear repositorios locales de música o video sin necesidad de servidores externos
  • Automatizar la descarga de archivos para proyectos personales o académicos
  • Servir archivos multimedia en un servidor homelab con control de acceso por usuario
PUNTOS DESTACADOS
  • Soporta más de 1000 plataformas diferentes mediante yt-dlp
  • Funciona como bot ligero sin dependencias externas adicionales
  • Permite autenticación mediante cookies del navegador o archivo .txt
  • Soporta descargas en audio (MP3) y video con transcodificación automática
  • Incluye un servidor local de API para Telegram que sube hasta 2 GB por conexión
  • Utiliza caché de IDs de archivo para reenviar instantáneamente enlaces repetidos
PRECAUCIONES
  • Funciona en modo asíncrono, lo que puede causar retrasos en descargas concurrentes intensas
  • No incluye procesamiento de texto ni análisis de contenido del video
  • Depende de yt-dlp y ffmpeg instalados localmente; no funciona con redes proxy externas por defecto
  • El almacenamiento temporal se limpia automáticamente, lo que puede perder archivos recientes si el disco está lleno
  • La autenticación mediante cookies requiere un navegador compatible o un archivo .txt Netscape
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Para usar en Docker, ejecuta `docker compose up -d` para levantar el bot junto con un servidor local de API de Telegram que sube hasta 2 GB. Configura los tokens desde `.env`. Para producción, considera desplegar el contenedor como servicio systemd o usar Kubernetes. En modo bare-metal, instala yt-dlp y ffmpeg en el sistema antes de ejecutar `python main.py`.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Python
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
80818082
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.