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LinkedIn MCP Server and API by Cotlet

LinkedIn MCP Server and API by Cotlet

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LinkedIn MCP Server and API by Cotlet について

LinkedIn MCP Server and API by Cotletは、AIクライアントをログイン済みのLinkedInアカウントにつなぎ、投稿や営業活動を管理する専門職を支援します。ホスト型サービスで投稿、コメント対応、メッセージ、見込み客への招待を行え、CLIで設定や状態を確認できます。

主な機能

  1. 01投稿の予約と公開
  2. 02投稿コメントへの返信
  3. 03メッセージ送信と見込み客の招待
  4. 04専門職の連絡先の検索と要約
  5. 05CLIによる設定とステータス確認

活用シーン

  1. 01曜日を指定して投稿を予約
  2. 02最近のコメントを確認して返信
  3. 03見込み客リストの連絡先を招待
  4. 04見込み客からの未読メッセージを特定

MCP 対応

Cotlet.devのホスト型MCPエンドポイントを通じて、MCPクライアントにLinkedInのツールを提供します。READMEではClaude Code、ChatGPT、CursorなどのMCPクライアントへの接続も説明しています。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://cotlet.dev/mcp/v1/linkedin/connect
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://cotlet.dev/mcp/v1/linkedin/connect
Streamable HTTPhttps://cotlet.dev/mcp/v1/linkedin認証が必要

ツール

詳細

LinkedIn を Claude Code、ChatGPT、あらゆる AI エージェントに接続する方法

Claude、ChatGPT、その他の AI エージェントは、LinkedIn アカウントで操作できます。 LinkedIn には公式の MCP サーバーがなく、API の大半は承認済みの開発者アプリを必要とします。Cotlet.dev は、ログイン済みのご自身の LinkedIn をあらゆる AI エージェントに接続します。自然な言葉で頼むだけで、AI が投稿を予約したり、コメントやメッセージに返信したり、見込み顧客に招待を送ったりできます。

できること

次の5件の投稿を、火曜日と木曜日の午前9時に予約してください。

最新の投稿についた新しいコメントに返信してください。まず下書きを見せてください。

この見込み顧客リストにある20人に、短いメッセージを添えてつながりを申請してください。

Austin の SaaS 企業でマーケティング責任者を探して、一覧にしてください。

未読メッセージのうち、見込み顧客からのものはどれですか?要約してください。

2分で接続

https://cotlet.dev/app で API キーを取得し、COTLET_API_KEY としてエクスポートします。

Claude Code
claude mcp add --transport http cotlet https://cotlet.dev/mcp/v1 --header "Authorization: Bearer $COTLET_API_KEY"
ChatGPT

Settings → Apps → add connector URL https://cotlet.dev/mcp/v1 の順に操作し、Cotlet.dev でサインインします。API キーは不要です。

Cursor

このリポジトリの .cursor/mcp.json をプロジェクトにコピーします。

{
  "mcpServers": {
    "cotlet": {
      "url": "https://cotlet.dev/mcp/v1",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${COTLET_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

コマンドライン

Python 3.10 以降が必要です。ほかにインストールするものはありません。PyPI からインストールする場合:

pip install linkedin-cotlet-mcp        # or run it once: uvx linkedin-cotlet-mcp connect
linkedin-cotlet-mcp connect

または、このリポジトリから直接インストールする場合:

export COTLET_API_KEY="your-key"
python3 linkedin_agent.py connect   # ready config for Claude Code, Cursor, ChatGPT
python3 linkedin_agent.py status    # is LinkedIn ready in your Cotlet.dev account
python3 linkedin_agent.py guide     # LinkedIn screens and sign-in link
python3 linkedin_agent.py read      # open LinkedIn, read the page, close the browser
python3 linkedin_agent.py tools     # list Cotlet.dev tools

LinkedIn ユーザーからの質問

LinkedIn には MCP サーバーがありますか?

LinkedIn には公式の MCP サーバーがありません。オープンソースのサーバーはご自身のコンピューターで動作しますが、Cotlet.dev はホスト型で、24時間365日ご自身の LinkedIn で動作し、Claude、ChatGPT、Cursor、あらゆる MCP クライアントに接続できます。

LinkedIn API キーはどうすれば取得できますか?

LinkedIn の API キーを取得するには、開発者アプリを登録する必要があり、ほとんどの製品では LinkedIn の承認が必要です。Cotlet.dev では LinkedIn API キーは不要です。LinkedIn に一度サインインすれば、エージェントがそこで動作します。

LinkedIn の公式 ChatGPT アプリや Claude アプリはありますか?

ありますが、ここで紹介している機能とは異なります。ChatGPT にはプロフィール検索と読み取り専用の広告レポート用の LinkedIn アプリがあり、Claude には求人を1件投稿する LinkedIn Hiring Pro があります(2026年11月6日確認)。どちらも、投稿、コメントやメッセージへの返信、見込み顧客への招待は行いません。Cotlet.dev なら、ご自身の LinkedIn アカウントでこれらの操作ができます。

LinkedIn を ChatGPT に接続するにはどうすればよいですか?

ChatGPT で Cotlet.dev をアプリとして追加し(Settings → Apps で、コネクター URL に https://cotlet.dev/mcp/v1 を指定)、Cotlet.dev Cloud Browser で LinkedIn に一度サインインしてから、ChatGPT に自然な言葉で指示します。コードも LinkedIn API キーも不要です。

Claude を LinkedIn で使う方法はありますか?

あります。Claude Code では、上記の1行の claude mcp add コマンドを実行します。Claude アプリでは、https://cotlet.dev/mcp/v1 をカスタムコネクターとして追加します。すると、Claude がご自身の LinkedIn アカウントで動作します。

掲載先

こちらにも対応しています


詳細:https://cotlet.dev/integrations/linkedin-api-mcp-server?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=linkedin

無料で始める:https://cotlet.dev/signup?app=linkedin&utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=linkedin

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。