Integrace HDW MCP Serveru pro FlowHunt

K čemu slouží “HDW” MCP Server?

HDW MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro komplexní přístup k datům a funkcím LinkedInu pomocí rozhraní HorizonDataWave API. Funguje jako most mezi AI asistenty a LinkedInem, umožňuje jak získávání dat, tak robustní správu LinkedIn účtů. Vývojáři mohou HDW MCP Server využít k vyhledávání uživatelů LinkedInu, načítání detailních profilů, správě kontaktů, interakci s příspěvky a komentáři, ale také ke firemnímu vyhledávání přes Google. Díky zpřístupnění těchto možností jako nástrojů server zjednodušuje workflow pro úkoly jako sourcing talentů, průzkum trhu, správu účtů a další – vše programově v rámci AI workflowů.

Seznam promptů

V dostupných souborech repozitáře nebyly nalezeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné explicitní informace o dostupných MCP resourcích.

Seznam nástrojů

• search_linkedin_users
  Vyhledává uživatele LinkedInu podle filtrů jako klíčová slova, jméno, pozice, firma, lokalita, odvětví, vzdělání a další.

• get_linkedin_profile
  Načte detailní informace o konkrétním uživateli LinkedInu podle aliasu, URL nebo URN.

• get_linkedin_profile_by_email
  Vyhledá údaje o uživateli LinkedInu podle emailové adresy.

• get_linkedin_posts
  Získá příspěvky uživatele LinkedInu a s nimi spojené reakce.

• get_linkedin_post_reposts_and_comments
  Načte reposty a komentáře ke zvolenému příspěvku na LinkedInu.

• send_linkedin_message
  Načítá a odesílá chatové zprávy přes LinkedIn management API.

• send_linkedin_connection_invitation
  Odesílá žádosti o spojení na LinkedInu.

• comment_on_linkedin_post
  Přidává komentáře k příspěvkům nebo odpovědi na LinkedInu.

• get_linkedin_connections
  Načte seznam spojení uživatele LinkedInu.

• google_company_search
  Najde firmy na LinkedInu pomocí Google vyhledávání a vrátí nejlepší shodu.

• get_linkedin_company
  Získá detailní informace o firmě na LinkedInu.

• get_linkedin_company_employees
  Načte zaměstnance vybrané firmy na LinkedInu.

• google_search
  Provádí standardní vyhledávání přes Google.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Sourcing & nábor talentů
  Využijte pokročilé vyhledávání a načítání profilů pro identifikaci a kvalifikaci kandidátů dle dovedností, zkušeností, vzdělání i lokality.

• Průzkum trhu a konkurence
  Získejte data o firmách, seznamy zaměstnanců a vyhledávejte firmy pro analýzu konkurence či potenciálních klientů.

• Správa účtu
  Automatizujte interakce typu posílání žádostí o spojení, správu konverzací i komentování příspěvků pro efektivní engagement workflow.

• Lead generation & oslovování
  Využijte funkce vyhledávání i dohledání emailu k nalezení vhodných kontaktů a zahájení komunikace přes LinkedIn zprávy.

• Obsah & zapojení komunity
  Sledujte příspěvky, reakce, komentáře i reposty uživatelů pro monitoring engagementu a automatizaci obsahových workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány Node.js a npm jako předpoklad.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte HDW MCP Server do sekce mcpServers pomocí následujícího JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "hdw-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@horizondatawave/hdw-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Konfiguraci uložte a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení – zkontrolujte, že MCP server běží a je dostupný.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "hdw-mcp": {
      "env": {
        "HDW_API_KEY": "${HDW_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HDW_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Ověřte, že je nainstalován Node.js.
2. Najděte konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte HDW MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "hdw-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@horizondatawave/hdw-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Claude.
5. Ověřte zpřístupnění HDW MCP Serveru jako nástroje.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "hdw-mcp": {
      "env": {
        "HDW_API_KEY": "${HDW_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HDW_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Pokud ještě není, nainstalujte Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte HDW MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "hdw-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@horizondatawave/hdw-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte, že MCP server běží.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "hdw-mcp": {
      "env": {
        "HDW_API_KEY": "${HDW_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HDW_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Ověřte, že je nainstalován Node.js.
2. Upravte konfigurační soubor Cline.
3. Vložte konfiguraci HDW MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "hdw-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@horizondatawave/hdw-mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte, že MCP server je aktivní.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "hdw-mcp": {
      "env": {
        "HDW_API_KEY": "${HDW_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HDW_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP využít ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt přidejte MCP komponentu do flow a připojte ji ke svému AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu a otevřete panel konfigurace. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "hdw-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení má AI agent možnost využívat tento MCP server jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “hdw-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vaší vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

HDW MCP Server je velmi dobře zdokumentovaný co se týče nástrojů a nastavení, s detailní LinkedIn integrací. Chybí mu však explicitní informace o šablonách promptů, MCP resourcích, routách a sampling supportu. Na základě úplnosti dokumentace, open source licence a počtu nástrojů je férové skóre:

MCP hodnocení: 7/10

MCP skóre