LinkedIn MCP Runner

Hva gjør “LinkedIn MCP Runner” MCP Server?

LinkedIn MCP Runner er en offisiell implementasjon av Model Context Protocol (MCP) designet for å koble AI-assistenter som GPT-baserte modeller til en brukers offentlige LinkedIn-data. Den fungerer som en kreativ medpilot som gjør det mulig for AI-verktøy som Claude eller ChatGPT å få tilgang til dine faktiske LinkedIn-innlegg, analysere engasjement, forstå din skrivestil og hjelpe til med å generere eller omskrive innlegg i din unike stemme. Ved å utnytte ditt ekte innhold, effektiviseres arbeidsflyter for innholdsproduksjon, analyse og engasjementsstrategier—og forvandler AI-assistenter til LinkedIn-eksperter som kan gi handlingsrettede innsikter og automatisere sosiale medier-interaksjon, alt mens brukersamtykke og personvern opprettholdes.

Liste over forslag

Det er ingen eksplisitte prompt-maler oppført i repoet eller README.

Liste over ressurser

Det er ingen eksplisitte MCP-ressurser beskrevet i repoet eller README.

Liste over verktøy

Det er ingen eksplisitte verktøy (som databaseforespørsler, filbehandling eller API-kall) beskrevet i repoet eller README.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Personlig innholdsproduksjon
  Serveren gjør det mulig for brukere å generere LinkedIn-innlegg skrevet i deres egen stemme, ved å bruke innsikt fra deres tidligere innhold for å bevare autentisitet og maksimere engasjement.
• Innholdsanalyse
  Analyser ytelsen til tidligere innlegg for å finne ut hva som treffer best hos publikum, og styre fremtidige innholdsstrategier.
• Automatisert omskriving
  Omskriv eksisterende utkast eller innlegg for å bedre matche en brukers historiske stil og tone, slik at innleggene blir mer overbevisende og på merkevaren.
• AI-assistert idemyldring
  Idemyldring av nye innholdsideer basert på tidligere ytelsesdata og skrivevaner, for å sikre relevans og kreativitet.
• Flerplattform-integrasjon
  Sømløs bruk med både Claude og ChatGPT, slik at brukere kan utnytte LinkedIn-data på tvers av sine foretrukne AI-assistenter.

Slik setter du det opp

Windsurf

Det er ingen oppsettveiledning eller konfigurasjonseksempler for Windsurf.

Claude

1. Last ned Claude skrivebordsapp fra claude.ai/download .
2. Besøk ligo.ertiqah.com/integrations/claude .
3. Klikk “Generer installasjonskommando” (pålogging med LiGo kreves).
4. Kopier den genererte kommandoen og kjør den i terminalen din.
5. Åpne Claude og start samtalen.

Det vises ingen JSON-konfigurasjon i dokumentasjonen.

Cursor

Det er ingen oppsettveiledning eller konfigurasjonseksempler for Cursor.

Cline

Det er ingen oppsettveiledning eller konfigurasjonseksempler for Cline.

Sikring av API-nøkler

Det er ingen informasjon om håndtering av API-nøkler eller miljøvariabler.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, begynn med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapasiteter. Husk å endre “MCP-name” til det faktiske navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, etc.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Alt i alt tilbyr LinkedIn MCP Runner en unik AI-drevet LinkedIn-innholdsopplevelse, men den offentlige dokumentasjonen mangler detaljer på protokollnivå—som ressurser, prompt-maler og eksplisitte verktøylister. Dermed kan utviklere finne den enkel å bruke, men mangelfull på teknisk transparens.

MCP-score

Vurdering:
Gitt den tydelige oversikten og forklaringene av brukstilfeller, men mangel på tekniske MCP-detaljer, vil jeg gi LinkedIn MCP Runner-repositoriet en 4 av 10 for MCP-klarhet og utviklerberedskap.