
Linear MCP Server
Linear MCP Server integruje platformę zarządzania projektami Linear z asystentami AI za pomocą Model Context Protocol, umożliwiając automatyzację, zapytania i z...
Wyposaż swojego asystenta AI w prawdziwe spostrzeżenia z LinkedIna — generuj, analizuj i przepisuj posty w swoim własnym stylu, bezpośrednio z workflow FlowHunt.
LinkedIn MCP Runner to oficjalna implementacja Model Context Protocol (MCP), stworzona do łączenia asystentów AI takich jak modele oparte na GPT z publicznymi danymi LinkedIn użytkownika. Służy jako kreatywny „współpilot”, umożliwiając narzędziom AI takim jak Claude lub ChatGPT dostęp do Twoich rzeczywistych postów na LinkedIn, analizę zaangażowania, rozpoznawanie tonu wypowiedzi i pomoc w generowaniu bądź przepisywaniu postów w Twoim unikalnym stylu. Dzięki wykorzystaniu Twoich autentycznych treści usprawnia procesy tworzenia contentu, analityki i strategii zaangażowania — przekształcając asystenta AI w eksperta LinkedIn, który potrafi udzielać praktycznych wskazówek i automatyzować interakcje w social media, zachowując jednocześnie zgodę oraz prywatność użytkownika.
W repozytorium ani pliku README nie podano żadnych szablonów promptów.
W repozytorium ani pliku README nie opisano żadnych zasobów MCP.
W repozytorium ani pliku README nie wymieniono żadnych narzędzi (np. zapytań do baz danych, zarządzania plikami czy wywołań API).
Nie podano instrukcji konfiguracji ani przykładów dla Windsurf.
W dokumentacji nie pokazano konfiguracji JSON.
Nie podano instrukcji konfiguracji ani przykładów dla Cursor.
Nie podano instrukcji konfiguracji ani przykładów dla Cline.
Nie podano informacji na temat zarządzania kluczami API ani użycia zmiennych środowiskowych.
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “MCP-name” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP (np. “github-mcp”, “weather-api” itd.) i podmienić URL na własny adres serwera.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | |
Lista promptów | ⛔ | Brak w repozytorium lub README |
Lista zasobów | ⛔ | Brak w repozytorium lub README |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak w repozytorium lub README |
Zabezpieczanie kluczy API | ⛔ | Brak w repozytorium lub README |
Obsługa sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Brak w repozytorium lub README |
Podsumowując, LinkedIn MCP Runner oferuje unikalne doświadczenie tworzenia treści na LinkedIn z wykorzystaniem AI, jednak publiczna dokumentacja nie zawiera protokołowych szczegółów — takich jak zasoby, szablony promptów czy jawna lista narzędzi. Dzięki temu rozwiązanie jest łatwe w użyciu, ale może brakować mu technicznej przejrzystości.
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (MIT) |
---|---|
Czy posiada choć jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 2 |
Liczba Gwiazdek | 4 |
Ocena:
Biorąc pod uwagę czytelny przegląd i wyjaśnienia przypadków użycia, ale brak szczegółów technicznych MCP, oceniam repozytorium LinkedIn MCP Runner na 4/10 pod względem czytelności MCP i gotowości dla deweloperów.
LinkedIn MCP Runner to oficjalna implementacja Model Context Protocol, która łączy asystentów AI z Twoimi publicznymi danymi LinkedIn. Umożliwia narzędziom AI analizę Twoich postów, zrozumienie stylu pisania i wsparcie w tworzeniu lub przepisywaniu treści LinkedIn dostosowanych do Twojego unikalnego głosu.
Pozwala generować posty i ich przeróbki w autentycznym tonie, analizuje wcześniejsze zaangażowanie i dostarcza praktycznych wskazówek dla Twojej strategii LinkedIn — bezpośrednio przez wybranego asystenta AI.
Tak, LinkedIn MCP Runner jest zaprojektowany tak, by uzyskiwać dostęp wyłącznie do Twoich publicznych danych LinkedIn za Twoją zgodą, gwarantując prywatność i kontrolę użytkownika.
Serwer współpracuje bezproblemowo z Claude, ChatGPT oraz każdym asystentem AI wspierającym Model Context Protocol, co ułatwia integrację z workflow FlowHunt.
W FlowHunt dodaj komponent MCP do swojego flow, kliknij w celu konfiguracji i wprowadź dane serwera MCP w podanym formacie JSON. Upewnij się, że używasz właściwej nazwy i adresu URL serwera.
Pozwól FlowHunt i LinkedIn MCP Runner przekształcić Twojego asystenta AI w eksperta LinkedIn — generuj posty, analizuj zaangażowanie i zachowaj swój autentyczny głos.
Linear MCP Server integruje platformę zarządzania projektami Linear z asystentami AI za pomocą Model Context Protocol, umożliwiając automatyzację, zapytania i z...
Serwer Discord MCP łączy asystentów AI z Discordem, umożliwiając automatyczne zarządzanie serwerem, automatyzację wiadomości oraz integrację z zewnętrznymi API ...
Serwer mcp-ical MCP łączy asystentów AI z Twoim Kalendarzem macOS, umożliwiając planowanie w języku naturalnym, zarządzanie wydarzeniami i sprawdzanie dostępnoś...