LinkedIn MCP 러너

“LinkedIn MCP 러너” MCP 서버는 무엇을 하나요?

LinkedIn MCP 러너는 Model Context Protocol(MCP)의 공식 구현체로, GPT 기반 모델 등 AI 어시스턴트가 사용자의 공개 LinkedIn 데이터와 연결할 수 있도록 설계되었습니다. 이 서버는 크리에이티브 공동 파일럿 역할을 하며, Claude나 ChatGPT 같은 AI 도구가 실제 LinkedIn 게시물을 접근·분석하고, 참여도를 평가하며, 글쓰기 톤을 이해해 사용자의 고유한 목소리로 게시물 생성이나 재작성을 돕습니다. 실제 콘텐츠를 활용함으로써 콘텐츠 제작, 분석, 참여 전략 워크플로우를 간소화하고, AI 어시스턴트를 LinkedIn 전문가 전략가로 변신시켜 실행 가능한 인사이트 제공과 소셜 미디어 상호작용 자동화를 실현합니다. 이 모든 과정은 사용자 동의와 개인정보를 존중합니다.

프롬프트 목록

리포지토리나 README에 명시적인 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

리포지토리나 README에 명시적인 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

리포지토리나 README에 데이터베이스 쿼리, 파일 관리, API 호출 등 명시적 도구가 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 맞춤형 콘텐츠 생성
  서버는 사용자의 이전 콘텐츠 인사이트를 활용해 본인만의 목소리로 LinkedIn 게시물을 생성, 진정성 유지와 참여 극대화를 지원합니다.
• 콘텐츠 분석
  과거 게시물의 성과를 분석해, 어떤 콘텐츠가 청중에게 가장 반응이 좋은지 파악하고 향후 전략에 반영할 수 있습니다.
• 자동 재작성
  기존 초안이나 게시물을 사용자의 과거 스타일과 톤에 더 잘 맞도록 재작성하여, 더 매력적이고 브랜드 일관성을 유지할 수 있습니다.
• AI 기반 브레인스토밍
  과거 성과 데이터와 글쓰기 패턴을 토대로 새로운 콘텐츠 아이디어를 브레인스토밍하여, 관련성과 창의성을 높입니다.
• 멀티플랫폼 통합
  Claude와 ChatGPT 모두와 원활하게 연동되어, 선호하는 AI 어시스턴트에서 LinkedIn 데이터를 자유롭게 활용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 설정 안내나 예시가 제공되지 않습니다.

Claude

1. claude.ai/download에서 Claude 데스크톱 앱을 다운로드하세요.
2. ligo.ertiqah.com/integrations/claude에 접속하세요.
3. **“설치 명령어 생성”**을 클릭하세요 (LiGo 인증 필요).
4. 생성된 명령어를 복사해 터미널에 실행하세요.
5. Claude를 열고 채팅을 시작하세요.

JSON 형태의 설정 예시는 문서에 없습니다.

Cursor

Cursor에 대한 설정 안내나 예시가 제공되지 않습니다.

Cline

Cline에 대한 설정 안내나 예시가 제공되지 않습니다.

API 키 보안

API 키 관리나 환경 변수 사용법에 대한 정보가 제공되지 않습니다.

플로우에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 통합

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능을 도구로 활용할 수 있습니다. “MCP-name"을 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로, URL은 본인 서버 주소로 반드시 변경하세요.

개요

LinkedIn MCP 러너는 독특한 AI 기반 LinkedIn 콘텐츠 경험을 제공하지만, 공개 문서에는 리소스, 프롬프트 템플릿, 명시적 도구 목록 등 프로토콜 레벨 세부사항이 부족합니다. 따라서 사용은 쉽지만 기술적 투명성이 부족할 수 있습니다.

MCP 점수

평가:
개요와 활용 사례 설명은 명확하나, 기술적 MCP 세부 정보가 부족하므로 LinkedIn MCP 러너 리포지토리의 MCP 명확성 및 개발자 준비도는 10점 만점에 4점으로 평가합니다.