LinkedIn投稿ジェネレーター
YouTube動画からプロフェッショナルなLinkedIn投稿の下書きを自動生成するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーです。このツールは、YouTube動画からトランスクリプトを抽出し、コンテンツを要約し、ユーザーの好みに合わせて魅力的なLinkedIn投稿を生成することで、コンテンツの再利用を効率化します。
目次
特徴
YouTube トランスクリプト抽出: YouTube 動画から自動的にトランスクリプトを抽出します
コンテンツ要約: カスタマイズ可能なトーンと対象読者で簡潔な要約を生成します
LinkedIn 投稿生成: カスタマイズ可能なスタイルとトーンでプロフェッショナルな LinkedIn 投稿を作成します
オールインワンワークフロー:YouTube URLからLinkedInの投稿までを1回の操作で実行
カスタマイズオプション: トーン、対象読者、単語数などを調整して、あなたのパーソナルブランドに合わせます
MCP統合:モデルコンテキストプロトコルをサポートするAIアシスタントとシームレスに連携
インストール
地域開発
リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/NvkAnirudh/LinkedIn-Post-Generator.git cd LinkedIn-Post-Generator依存関係をインストールします:
npm install例に基づいて
.env
ファイルを作成します。cp .env.example .envAPI キーを
.env
ファイルに追加します。OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_keyサーバーを実行します。
npm run devMCP Inspector でテストします。
npm run inspect
Claude Desktopでの使用
このMCPサーバーは、Claude Desktopおよびモデルコンテキストプロトコルをサポートする他のAIアシスタントと連携するように設計されています。Claude Desktopで使用するには、以下の手順に従ってください。
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
(Mac) または%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
(Windows) にある構成ファイルを編集して、Claude Desktop を構成します。{ "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" ] } } }交換する:
YOUR_SMITHERY_API_KEY
を Smithery API キーに置き換えますYOUR_OPENAI_API_KEY
OpenAI API キーに置き換えますYOUR_YOUTUBE_API_KEY
YouTube API キーに置き換えます(オプション)
Claudeデスクトップを再起動します
Claude Desktopでは、APIキーを再度設定しなくてもLinkedIn投稿ジェネレーターツールにアクセスできるようになりました。
構成
アプリケーションが適切に機能するには API キーが必要です。
OpenAI APIキー(必須): コンテンツの要約と投稿の生成に使用されます
YouTube APIキー(オプション):YouTubeメタデータの取得を強化します
これらのキーは次の 3 つの方法で提供できます。
1. Claudeデスクトップ構成経由(推奨)
Claude DesktopとSmitheryを併用する場合、Claude Desktopの設定ファイルにAPIキーを含めることをお勧めします( Claude Desktopとの併用セクションを参照)。これにより、APIキーはMCPサーバーに自動的に渡されるため、再度設定する必要はありません。
2. 環境変数として
ローカルで実行する場合は、 .env
ファイルで API キーを環境変数として設定できます。
3. APIキー設定ツールの使用
構成または環境変数を通じて API キーを提供していない場合は、 set_api_keys
ツールを使用して MCP インターフェースから直接設定できます。
使用法
利用可能なツール
APIキーを設定する
ツール:
set_api_keys
目的: APIキーを設定する
パラメータ:
openaiApiKey
: OpenAI APIキー(必須)youtubeApiKey
: YouTube API キー(オプション)
APIキーを確認する
ツール:
check_api_keys
目的: APIキーの設定ステータスを確認する
抜粋トランスクリプト
ツール:
extract_transcript
目的: YouTube動画からトランスクリプトを取得する
パラメータ:
youtubeUrl
: YouTube動画のURL
要約トランスクリプト
ツール:
summarize_transcript
目的: ビデオコンテンツの簡潔な要約を作成する
パラメータ:
transcript
: ビデオのトランスクリプトテキストtone
:教育的、啓発的、専門的、または会話的audience
: 一般、技術者、ビジネス、学術wordCount
: 要約のおおよその単語数(100~300)
LinkedIn投稿を生成する
ツール:
generate_linkedin_post
目的: 概要からLinkedInの投稿を作成する
パラメータ:
summary
: ビデオコンテンツの概要videoTitle
: YouTube動画のタイトルspeakerName
: スピーカーの名前(オプション)hashtags
: 関連するハッシュタグ(オプション)tone
:一人称、三人称、または思想的リーダーincludeCallToAction
: 行動喚起を含めるかどうか
オールインワン:YouTubeからLinkedInへの投稿
ツール:
youtube_to_linkedin_post
目的: YouTube URL から LinkedIn 投稿までの完全なワークフロー
パラメータ:
youtubeUrl
: YouTube動画のURLtone
: 投稿に望ましいトーンさらに追加のカスタマイズオプション
ワークフローの例
set_api_keys
ツールを使用して API キーを設定しますYouTube URL で
youtube_to_linkedin_post
ツールを使用する公開準備が整ったLinkedIn投稿の下書きを受け取る
展開
このサーバーは、MCPサーバーのホスティングと共有プラットフォームであるSmithery上にデプロイされています。デプロイメント設定はsmithery.yaml
ファイルで定義されています。
独自のインスタンスをデプロイするには:
Smitheryでアカウントを作成する
Smithery CLI をインストールします。
npm install -g @smithery/cliサーバーを展開します。
smithery deploy
貢献
皆様からの投稿を歓迎いたします!LinkedIn 投稿ジェネレーターへの投稿方法は以下の通りです。
問題の報告
GitHub の問題追跡ツールを使用してバグを報告したり機能を提案したりします
再現手順、予想される動作、実際の動作など、問題に関する詳細な情報を提供してください。
バグを報告する際には、環境の詳細(OS、Node.jsのバージョンなど)を含めてください。
プルリクエスト
リポジトリをフォークする
新しいブランチを作成します(
git checkout -b feature/your-feature-name
)変更を加える
変更によって既存の機能が損なわれないことを確認するためにテストを実行します
変更をコミットします(
git commit -m 'Add some feature'
)ブランチにプッシュします (
git push origin feature/your-feature-name
)プルリクエストを開く
開発ガイドライン
既存のコードスタイルと規則に従う
明確でコメント付きのコードを書く
新機能のテストを含める
変更を反映するようにドキュメントを更新する
機能の提案
新しい機能や改善点のアイデアがある場合:
既存の問題をチェックして、あなたの提案がすでに提案されているかどうかを確認してください
そうでない場合は、「機能強化」というラベルを付けて新しい問題を開いてください。
機能とその潜在的なメリットを明確に説明する
ドキュメント
ドキュメントの改善はいつでも歓迎します。
タイプミスを修正したり、既存のドキュメントを明確にしたりする
例や使用例を追加する
ドキュメントの構造や構成を改善する
このプロジェクトに貢献することにより、貢献内容がプロジェクトの MIT ライセンスの下でライセンスされることに同意したことになります。
ライセンス
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