Linkedin Prospection Mcp について
Linkedin Prospection Mcpは、営業活動でLinkedInの見込み客開拓を自動化するMCPサーバーです。適合度、意向、緊急度に基づく検索・評価・分類、メッセージの個別化、パイプライン管理を行います。
主な機能
- 01LinkedInの見込み客検索
- 023つの基準による見込み客評価
- 03一括評価と優先度分類
- 04招待文とDMの個別生成
- 05開拓パイプラインの実行と管理
活用シーン
- 01燃え尽きやストレスの兆候から見込み客を検索
- 02見込み客を一括評価してフォロー順を決定
- 03個別の招待文やDMシーケンスを作成
- 04日次ログと見込み客の状態を確認
MCP 対応
見込み客の検索、評価、分類、メッセージの個別化、パイプライン管理のツールをクライアントに提供します。見込み客と日次ログのリソース、および日次開拓プロンプトも公開します。
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。
インストール方法は未掲載です
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
LinkedIn 見込み客開拓 MCP
LinkedIn の見込み客開拓を自動化する MCP サーバーです。見込み客の検索、スコアリング(適合度+意向+緊急度)、評価、メッセージのパーソナライズ、パイプライン全体の実行、営業ファネルの管理ができます。
インストール
npx linkedin-prospection-mcp
または、グローバルにインストールします。
npm install -g linkedin-prospection-mcp
設定
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"linkedin-prospection": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "linkedin-prospection-mcp"],
"env": {
"PROSPECTION_DIR": "/path/to/your/prospection/scripts"
}
}
}
}
Claude Code
.claude/settings.json に追加します。
{
"mcpServers": {
"linkedin-prospection": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "linkedin-prospection-mcp"],
"env": {
"PROSPECTION_DIR": "/path/to/your/prospection/scripts"
}
}
}
}
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
find_leads | 燃え尽き症候群やストレスの兆候に該当する見込み客を LinkedIn で検索します |
score_lead | 個々の見込み客をスコアリングします(適合度 0~30 + 意向 0~40 + 緊急度 0~30 = 100 点満点) |
qualify_leads | 見込み客を一括評価し、P1~P4 の優先度に分類します |
personalize_message | パーソナライズした招待メッセージと DM シーケンスを生成します |
run_pipeline | 毎日の見込み客開拓パイプライン全体を実行します |
get_pipeline_status | 現在のパイプラインのステータスと日次ログを取得します |
manage_lead | パイプライン内の見込み客のステータスを更新します |
リソース
linkedin-prospection://daily-log— 今日の見込み客開拓ログlinkedin-prospection://leads— 発見したすべての見込み客
プロンプト
daily_prospection— 毎日の見込み客開拓ワークフローを案内します(フルモードまたはクイックモード)
スコアリングエンジン
見込み客は、次の 3 つの軸でスコアリングされます。
- 適合度(0~30):役職の適合性、業界のリスク、職位
- 意向(0~40):燃え尽き症候群に関するキーワード、ストレスの兆候、助けを求める表現
- 緊急度(0~30):情報の新しさ、危機を示す要素、明示的な依頼
優先度の分類:
- P1-hot(70 以上):直ちにアプローチ
- P2-warm(50~69):育成シーケンス
- P3-nurture(30~49):長期的なフォローアップ
- P4-cold(30 未満):アーカイブ
環境変数
| 変数 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
PROSPECTION_DIR | 見込み客開拓スクリプトのディレクトリへのパス | ./lib/prospection |
ライセンス
MIT
コメント
Markdown 対応
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。