LinkedIn MCP Runner
Geef je AI-assistent echte LinkedIn-inzichten—genereer, analyseer en herschrijf posts in je eigen stem, direct vanuit je FlowHunt-workflows.
Wat doet de “LinkedIn MCP Runner” MCP Server?
De LinkedIn MCP Runner is een officiële implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die is ontworpen om AI-assistenten zoals GPT-gebaseerde modellen te verbinden met de openbare LinkedIn-gegevens van een gebruiker. Het fungeert als een creatieve co-piloot, waardoor AI-tools zoals Claude of ChatGPT toegang krijgen tot je daadwerkelijke LinkedIn-posts, engagement kunnen analyseren, je schrijfstoon kunnen begrijpen en kunnen helpen bij het genereren of herschrijven van posts in jouw unieke stem. Door gebruik te maken van je echte content stroomlijnt het workflows voor contentcreatie, analyses en engagementstrategieën—en transformeert het AI-assistenten tot LinkedIn-strategen die bruikbare inzichten bieden en sociale interactie automatiseren, terwijl gebruikers toestemming en privacy behouden.
Lijst van prompts
Er worden geen expliciete prompt-sjablonen vermeld in de repository of README.
Lijst van bronnen
Er worden geen expliciete MCP-bronnen beschreven in de repository of README.
Lijst van tools
Er worden geen expliciete tools (zoals database-queries, bestandsbeheer of API-aanroepen) beschreven in de repository of README.
Gebruiksscenario’s van deze MCP Server
- Gepersonaliseerde contentcreatie
De server stelt gebruikers in staat LinkedIn-posts te genereren in hun eigen stem, waarbij inzichten uit hun eerdere content worden gebruikt om authenticiteit te behouden en engagement te maximaliseren. - Contentanalyse
Analyseer de prestaties van eerdere posts om te bepalen wat het beste aanslaat bij een publiek en leid hiermee toekomstige contentstrategieën. - Automatisch herschrijven
Herschrijf bestaande concepten of posts om beter aan te sluiten bij de historische stijl en toon van een gebruiker, zodat posts overtuigender en meer on-brand zijn. - AI-ondersteund brainstormen
Bedenk nieuwe contentideeën op basis van prestatiegegevens uit het verleden en schrijfstijlpatronen, voor relevante en creatieve output. - Multi-platform integratie
Naadloos gebruik met zowel Claude als ChatGPT, waardoor gebruikers LinkedIn-gegevens kunnen benutten via hun favoriete AI-assistenten.
Hoe stel je het in
Windsurf
Er zijn geen installatie-instructies of configuratievoorbeelden beschikbaar voor Windsurf.
Claude
- Download de Claude desktop-app van claude.ai/download.
- Bezoek ligo.ertiqah.com/integrations/claude.
- Klik op “Installatiecommando genereren” (authenticatie met LiGo vereist).
- Kopieer het gegenereerde commando en voer het uit in je terminal.
- Open Claude en begin met chatten.
Er wordt geen JSON-configuratie getoond in de documentatie.
Cursor
Er zijn geen installatie-instructies of configuratievoorbeelden beschikbaar voor Cursor.
Cline
Er zijn geen installatie-instructies of configuratievoorbeelden beschikbaar voor Cline.
Beveiliging van API-sleutels
Er is geen informatie over API-sleutelbeheer of het gebruik van omgevingsvariabelen verstrekt.
Hoe gebruik je deze MCP in flows
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “MCP-name” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server (bijv. “github-mcp”, “weather-api”, enz.) en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Overzicht
| Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
|---|---|---|
| Overzicht | ✅ | |
| Lijst van Prompts | ⛔ | Niet gespecificeerd in repo of README |
| Lijst van Bronnen | ⛔ | Niet gespecificeerd in repo of README |
| Lijst van Tools | ⛔ | Niet gespecificeerd in repo of README |
| Beveiliging van API-sleutels | ⛔ | Niet gespecificeerd in repo of README |
| Sampling Support (minder belangrijk bij review) | ⛔ | Niet gespecificeerd in repo of README |
Al met al biedt de LinkedIn MCP Runner een unieke, AI-gedreven LinkedIn-contentervaring, maar de openbare documentatie mist protocol-details—zoals bronnen, prompt-sjablonen en expliciete tool-lijsten. Hierdoor is het voor ontwikkelaars eenvoudig in gebruik, maar ontbreekt het aan technische transparantie.
MCP Score
| Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Heeft ten minste één tool | ⛔ |
| Aantal Forks | 2 |
| Aantal Stars | 4 |
Beoordeling:
Gezien het duidelijke overzicht en de use-case-uitleg, maar het ontbreken van technische MCP-details, geef ik de LinkedIn MCP Runner-repository een 4 van de 10 voor MCP-duidelijkheid en ontwikkelaarsgereedheid.
Veelgestelde vragen
- Wat is de LinkedIn MCP Runner?
De LinkedIn MCP Runner is een officiële implementatie van het Model Context Protocol die AI-assistenten verbindt met jouw openbare LinkedIn-gegevens. Het stelt AI-tools in staat je posts te analyseren, je schrijfstijl te begrijpen en te helpen bij het creëren of herschrijven van LinkedIn-content die aansluit bij jouw unieke stem.
- Hoe helpt de LinkedIn MCP Runner bij contentcreatie?
Je kunt posts en herschrijvingen genereren in je authentieke toon, eerdere engagement analyseren en bruikbare inzichten krijgen voor je LinkedIn-strategie—direct via je favoriete AI-assistent.
- Is mijn privacy beschermd bij gebruik van deze MCP-server?
Ja, de LinkedIn MCP Runner is ontworpen om alleen toegang te krijgen tot jouw openbare LinkedIn-gegevens met jouw toestemming, zodat privacy en gebruikerscontrole gewaarborgd zijn.
- Welke AI-assistenten kunnen de LinkedIn MCP Runner gebruiken?
De server werkt naadloos met Claude, ChatGPT en elke AI-assistent die het Model Context Protocol ondersteunt, zodat je het eenvoudig in je FlowHunt-workflows kunt integreren.
- Hoe voeg ik de LinkedIn MCP Runner toe aan mijn FlowHunt-workflow?
Voeg in FlowHunt het MCP-component toe aan je flow, klik om het te configureren en vul je MCP-servergegevens in met behulp van het meegeleverde JSON-formaat. Zorg ervoor dat je de juiste servernaam en URL gebruikt.
Boost je LinkedIn-content met AI
Laat FlowHunt en de LinkedIn MCP Runner jouw AI-assistent transformeren tot een LinkedIn-strateeg—genereer posts, analyseer engagement en behoud je authentieke stem.
Meer informatie
