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Linkedin Mcp Assistant

Linkedin Mcp Assistant

ローカル
github.com/ertiqahAI・エージェント3131 週間前に更新
リポジトリ

Linkedin Mcp Assistant について

LiGo LinkedIn MCP Runner は LiGo の MCP サーバーを動かすリポジトリで、Claude や ChatGPT から利用者の公開 LinkedIn 投稿を参照し、分析や下書き作成を行えるようにします。過去の投稿を活用したい利用者向けで、LiGo プラットフォーム経由で接続します。

主な機能

  1. 01利用者の公開 LinkedIn 投稿データを参照
  2. 02投稿の反応と文章のトーンを分析
  3. 03LinkedIn 投稿の下書きと書き直しを支援
  4. 04Claude デスクトップアプリ向けのインストールコマンドを提供
  5. 05ChatGPT のカスタム GPT による接続を提供

活用シーン

  1. 01直近の投稿の反応を確認し、次のテーマを検討
  2. 02個人の文体に合わせて下書きを書き直し
  3. 03Claude や ChatGPT で LinkedIn コンテンツのアイデアを出す

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーとして動作し、Claude や ChatGPT などのアシスタントが利用者の LinkedIn コンテキストにアクセスできるようにします。

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設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "linkedin-mcp-runner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "linkedin-mcp-runner"
      ],
      "env": {
        "LINKEDIN_MCP_API_KEY": "<LINKEDIN_MCP_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y linkedin-mcp-runner
設定が必要な環境変数
LINKEDIN_MCP_API_KEYシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmlinkedin-mcp-runner

ツール

10

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
post_textstringはいLinkedIn投稿のテキスト内容。
mediaarrayいいえ任意。投稿に添付するメディア項目のリスト。各項目には、画像または動画の直接URLを指定する 'file_url' と 'filename' が必要です。

詳細

LiGo + LinkedIn MCP ランナー

仕組み

あなたの実際の LinkedIn コンテンツでトレーニングされた、初の GPT 搭載クリエイティブ co-pilot。

LinkedIn Assistant MCP server

投稿を作成。何が効果的かを分析。あなたの文体で書き直し。 すべて Claude または ChatGPT から、あなた自身の過去の投稿を活用して。

これは何ですか？

これは LiGo の Model Context Protocol (MCP) の公式ランナーリポジトリです。MCP は、GPT ベースのアシスタントがあなたの LinkedIn のコンテキストを取得し、ストラテジストのように応答できるようにするプロトコルです。Claude と ChatGPT の両方で動作します。

MCP を使えば、アシスタントは次のようなことに答えられます：

  • あなたの最近の投稿のうち、どれが最も反響を集めたか
  • あなたの文章のトーンが実際にどのように聞こえるか
  • ファウンダーのように投稿、書き直し、ブレインストーミングするにはどうすればよいか

普通に話しかけるだけで使えます（そのやり方を知っていればですが - 知らなくても、責めたりしませんよ）。アシスタントはあなたのすべての PUBLIC な LinkedIn データにアクセスできます（もちろん、あなたの同意のもとで）。

はじめかた

Claude のセットアップ
  1. Claude デスクトップアプリをダウンロードします。
  2. ligo.ertiqah.com/integrations/claude にアクセスします
  3. 「Generate Installation Command」 をクリックします
    • ログインしていない場合は、LiGo での認証にリダイレクトされます
  4. コマンドをコピーして、ターミナルで実行します
  5. Claude を開いてチャットを始めます

プロンプトの例：

私の最近の投稿 5 件を分析してください。何が効果的ですか？次に何を書くべきかアイデアをください。

ChatGPT (CustomGPT)

インストールは不要です。

  1. ligo.ertiqah.com/integrations/chatgpt にアクセスします
  2. プロンプトが表示されたら LiGo で認証します
  3. CustomGPT を使い始めます

プロンプトの例：

私の最近の投稿のように聞こえるようにこれを書き直して、フックをもっと刺激的にしてください。

実際の動作を見る：MCP リーダーボード

MCP 連携を使って作成された 最新 50 件の投稿 を紹介しています。以下を含みます：

  • 投稿の全文
  • 元の LinkedIn 投稿へのリンク
  • 投稿者の名前

これは公開フィードのような役割を果たします。ライブデモです。そしてそう、健全な FOMO を生み出します + あなたの投稿への永続的なバックリンクが得られます。SEO がはかどります。

なぜ重要なのか

正直に言うと、GPT/Claude プロジェクトをあなたの LinkedIn の活動で最新の状態に保つのは少し面倒です（そもそもプロジェクトを持っていると仮定した場合の話ですが）。

私たちは考えました：「GPT が私たちの LinkedIn プロフィールに接続できて、ただ『見てきて』と伝えるだけでよければいいのにね？」

そしてこうなりました。

でも、それだけではありません。

これは、コメント、分析、CRM などをカバーする、より広範な LigoSocial プラットフォーム の一部です。ぜひチェックしてみてください。

こちらもチェック

最新情報を入手

この README は、MCP ランナーの更新に関する正式な情報源となります。

フィードバック、改善、連携のアイデアについては、issue を作成するか、ligo.ertiqah.com/contact からご連絡ください。

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