LinkedIn MCP Runner

“LinkedIn MCP Runner” MCP 服务器的功能是什么？

LinkedIn MCP Runner 是 Model Context Protocol (MCP) 的官方实现，旨在将 GPT 等 AI 助手与用户公开的 LinkedIn 数据连接。它作为创意副驾驶，让 Claude 或 ChatGPT 等 AI 工具能够访问您真实的 LinkedIn 帖子，分析互动情况，理解您的写作语气，并协助以您的独特风格生成或重写帖子。通过利用您的真实内容，它简化了内容创作、分析和互动策略的流程——将 AI 助手打造为精通 LinkedIn 的策略师，能提供可执行的洞察并自动化社交媒体互动，同时确保用户同意和隐私。

提示词列表

仓库或 README 中未列出明确的提示词模板。

资源列表

仓库或 README 中未描述明确的 MCP 资源。

工具列表

仓库或 README 中未描述明确的工具（如数据库查询、文件管理或 API 调用）。

此 MCP 服务器的使用场景

• 个性化内容创作
  该服务器让用户能够用自己的语气生成 LinkedIn 帖子，结合过往内容洞察，保持真实性并提升互动率。
• 内容分析
  分析过往帖子的表现，找出最受欢迎的话题，为后续内容策略提供指导。
• 自动重写
  重写现有草稿或帖子，使其更贴合用户历史风格和语调，让内容更具吸引力和品牌感。
• AI 辅助头脑风暴
  基于过往数据和写作模式，头脑风暴新内容创意，确保相关性与创意性。
• 多平台集成
  可无缝用于 Claude 和 ChatGPT，让用户在偏好的 AI 助手上均可利用 LinkedIn 数据。

如何设置

Windsurf

未提供 Windsurf 的安装说明或配置示例。

Claude

1. 从 claude.ai/download 下载 Claude 桌面应用。
2. 访问 ligo.ertiqah.com/integrations/claude。
3. 点击 “生成安装命令”（需要使用 LiGo 认证）。
4. 复制生成的命令，并在您的终端中运行。
5. 打开 Claude 并开始聊天。

文档中未展示 JSON 配置示例。

Cursor

未提供 Cursor 的安装说明或配置示例。

Cline

未提供 Cline 的安装说明或配置示例。

API 密钥安全

未提供 API 密钥管理或环境变量使用的信息。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，请先将 MCP 组件添加到流程，并连接您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可将该 MCP 作为工具，使用其全部功能。请记得将 “MCP-name” 替换为实际的 MCP 服务器名称（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

总览

总体来看，LinkedIn MCP Runner 提供了独特的 AI 驱动 LinkedIn 内容体验，但其公开文档缺乏协议级细节——如资源、提示词模板和明确的工具列表。因此，开发者上手容易，但技术透明度略显不足。

MCP 评分

评分：
鉴于其概览和用例说明清晰，但缺乏技术 MCP 细节，我将 LinkedIn MCP Runner 仓库的 MCP 清晰度和开发者友好度评分为 4/10。