LinkedIn Post Generator

Generador de publicaciones de LinkedIn

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que automatiza la generación de borradores profesionales de publicaciones de LinkedIn a partir de videos de YouTube. Esta herramienta optimiza la reutilización de contenido extrayendo transcripciones de videos de YouTube, resumiendo el contenido y generando publicaciones atractivas de LinkedIn adaptadas a tus preferencias.

Tabla de contenido

• Características
• Instalación
  • Desarrollo local
  • Uso con Claude Desktop
• Configuración
• Uso
  • Herramientas disponibles
  • Ejemplo de flujo de trabajo
• Despliegue
• Licencia

Características

• Extracción de transcripciones de YouTube : extrae automáticamente las transcripciones de cualquier video de YouTube
• Resumen de contenido : genere resúmenes concisos con tono personalizable y público objetivo.
• Generación de publicaciones en LinkedIn : crea publicaciones profesionales en LinkedIn con un estilo y un tono personalizables
• Flujo de trabajo todo en uno : pase de la URL de YouTube a la publicación de LinkedIn en una sola operación
• Opciones de personalización : ajuste el tono, la audiencia, el número de palabras y más para que coincida con su marca personal.
• Integración con MCP : funciona a la perfección con asistentes de IA que admiten el Protocolo de contexto de modelo

Instalación

Desarrollo local

1. Clonar el repositorio:
   git clone https://github.com/NvkAnirudh/LinkedIn-Post-Generator.git cd LinkedIn-Post-Generator
2. Instalar dependencias:
   npm install
3. Cree un archivo .env basado en el ejemplo:
   cp .env.example .env
4. Agregue sus claves API al archivo .env :
   OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key
5. Ejecutar el servidor:
   npm run dev
6. Prueba con MCP Inspector:
   npm run inspect

Uso con Claude Desktop

Este servidor MCP está diseñado para funcionar con Claude Desktop y otros asistentes de IA compatibles con el Protocolo de Contexto de Modelo. Para usarlo con Claude Desktop:

1. Configure Claude Desktop editando el archivo de configuración en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Mac) o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
   { "mcpServers": { "linkedin-post-generator": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@smithery/cli@latest", "run", "@NvkAnirudh/linkedin-post-generator", "--key", "YOUR_SMITHERY_API_KEY", "--config", "{\"OPENAI_API_KEY\":\"YOUR_OPENAI_API_KEY\",\"YOUTUBE_API_KEY\":\"YOUR_YOUTUBE_API_KEY\"}", "--transport", "stdio" ] } } }
   Reemplazar:
   • YOUR_SMITHERY_API_KEY con su clave API de Smithery
   • YOUR_OPENAI_API_KEY con su clave API de OpenAI
   • YOUR_YOUTUBE_API_KEY con tu clave API de YouTube (opcional)
2. Reiniciar Claude Desktop
3. En Claude Desktop, ahora puedes acceder a las herramientas del generador de publicaciones de LinkedIn sin necesidad de volver a configurar las claves API.

Configuración

La aplicación requiere claves API para funcionar correctamente:

1. Clave API de OpenAI (obligatoria): se utiliza para resumir contenido y generar publicaciones.
2. Clave API de YouTube (opcional): mejora la recuperación de metadatos de YouTube

Puede proporcionar estas claves de tres maneras:

1. A través de la configuración del escritorio de Claude (recomendado)

Al usar Claude Desktop y Smithery, lo mejor es incluir las claves de API en el archivo de configuración de Claude Desktop, como se muestra en la sección "Uso con Claude Desktop" . De esta forma, las claves se transfieren automáticamente al servidor MCP y no es necesario volver a configurarlas.

2. Como variables de entorno

Al ejecutar localmente, puede configurar claves API como variables de entorno en un archivo .env :

3. Uso de la herramienta Establecer claves API

Si no ha proporcionado claves API a través de la configuración o las variables de entorno, puede configurarlas directamente a través de la interfaz MCP usando la herramienta set_api_keys .

Uso

Herramientas disponibles

Establecer claves API

• Herramienta: set_api_keys
• Propósito: Configurar sus claves API
• Parámetros:
  • openaiApiKey : Su clave API de OpenAI (obligatoria)
  • youtubeApiKey : Tu clave API de YouTube (opcional)

Comprobar claves API

• Herramienta: check_api_keys
• Propósito: Verificar el estado de configuración de su clave API

Extraer transcripción

• Herramienta: extract_transcript
• Propósito: Obtener la transcripción de un video de YouTube
• Parámetros:
  • youtubeUrl : URL del vídeo de YouTube

Resumir la transcripción

• Herramienta: summarize_transcript
• Propósito: Crear un resumen conciso del contenido del video.
• Parámetros:
  • transcript : El texto de la transcripción del video
  • tone : educativo, inspirador, profesional o conversacional.
  • audience : general, técnica, empresarial o académica
  • wordCount : Recuento aproximado de palabras para el resumen (100-300)

Generar publicación de LinkedIn

• Herramienta: generate_linkedin_post
• Propósito: Crear una publicación de LinkedIn a partir de un resumen
• Parámetros:
  • summary : Resumen del contenido del vídeo
  • videoTitle : Título del vídeo de YouTube
  • speakerName : Nombre del orador (opcional)
  • hashtags : hashtags relevantes (opcional)
  • tone : Primera persona, tercera persona o líder de pensamiento.
  • includeCallToAction : si se debe incluir una llamada a la acción

Todo en uno: Publicación de YouTube a LinkedIn

• Herramienta: youtube_to_linkedin_post
• Propósito: Flujo de trabajo completo desde la URL de YouTube hasta la publicación de LinkedIn
• Parámetros:
  • youtubeUrl : URL del vídeo de YouTube
  • tone : Tono deseado para la publicación
  • Más opciones de personalización adicionales

Ejemplo de flujo de trabajo

1. Configure sus claves API usando la herramienta set_api_keys
2. Utilice la herramienta youtube_to_linkedin_post con una URL de YouTube
3. Reciba un borrador completo de publicación de LinkedIn listo para publicar

Despliegue

Este servidor se implementa en Smithery , una plataforma para alojar y compartir servidores MCP. La configuración de implementación se define en el archivo smithery.yaml .

Para implementar su propia instancia:

1. Crea una cuenta en Smithery
2. Instalar la CLI de Smithery:
   npm install -g @smithery/cli
3. Implementar el servidor:
   smithery deploy

Contribuyendo

¡Agradecemos tus contribuciones! Aquí te explicamos cómo puedes contribuir al generador de publicaciones de LinkedIn:

Informes de problemas

• Utilice el rastreador de problemas de GitHub para informar errores o sugerir funciones
• Proporcione información detallada sobre el problema, incluidos los pasos para reproducirlo, el comportamiento esperado y el comportamiento real.
• Incluya los detalles de su entorno (sistema operativo, versión de Node.js, etc.) al informar errores

Solicitudes de extracción

1. Bifurcar el repositorio
2. Crea una nueva rama ( git checkout -b feature/your-feature-name )
3. Realiza tus cambios
4. Ejecute pruebas para asegurarse de que sus cambios no alteren la funcionalidad existente
5. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some feature' )
6. Empujar a la rama ( git push origin feature/your-feature-name )
7. Abrir una solicitud de extracción

Directrices de desarrollo

• Siga el estilo y las convenciones del código existente
• Escribe código claro y comentado
• Incluir pruebas para nuevas funciones
• Actualice la documentación para reflejar sus cambios

Sugerencias de funciones

Si tiene ideas para nuevas funciones o mejoras:

1. Verifique los problemas existentes para ver si su sugerencia ya ha sido propuesta
2. En caso contrario, abra un nuevo problema con la etiqueta "mejora".
3. Describa claramente la característica y sus beneficios potenciales.

Documentación

Las mejoras en la documentación siempre son bienvenidas:

• Corregir errores tipográficos o aclarar la documentación existente
• Agregar ejemplos o casos de uso
• Mejorar la estructura u organización de la documentación

Al contribuir a este proyecto, usted acepta que sus contribuciones estarán licenciadas bajo la Licencia MIT del proyecto.

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)