agentic-linkedin

Der LinkedIn-MCP, der nie kaputtgeht.

Ein MCP-Server, der einem KI-Agenten alles bietet, was ein Mensch auf LinkedIn tun kann: du beschreibst, was du willst, der Agent führt es aus, und du musst die Website nie anfassen.

• Selbstheilung — Selektoren und Endpunkte liegen als Daten vor; beweisbare Fixes werden automatisch angewendet, wenn LinkedIn sein DOM ändert

• Session-Hygiene — menschliches Tempo, Schreibbudgets, Health-Probes, sanfte Re-Authentifizierung; sperrt dich nie aus

• Zuverlässiges Posten — Verify-after-Post, persistierte Dedupe-Schlüssel, niemals ein Auto-Retry: nichts wird doppelt gepostet

• Humanisierter Inhalt — benutzerspezifische Voice-Profile und ein KI-Tell-Audit; alles liest sich, als hättest du es geschrieben

• Beobachtbar — plan-then-execute mit Feld-Level-Diffs und gerenderten Vorschauen; geschwärzte Fehler-Artefakte

Installation

npx agentic-linkedin

Erfordert Node 20+. Das Paket ist auf npm veröffentlicht; das Repository befindet sich unter github.com/DarkLvrd/linkedin-mcp.

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

Anmelden (einmalig)

1. Starte den Server mit deinem MCP-Client (Claude Desktop, Cursor, …).

2. Rufe das Tool login auf. Ein Browserfenster öffnet sich — melde dich bei LinkedIn an und lass dich zu deinem Feed weiterleiten.

3. Die Sitzung wird auf der Festplatte gespeichert (~/.agentic-linkedin/session.json) und nach Neustarts wiederhergestellt.

Die Identität wird niemals im Repository oder in Fehler-Artefakten gespeichert. Cookie-Werte werden konstruktionsbedingt aus jedem Log, jeder Tool-Ausgabe und jedem Artefakt geschwärzt.

Der Workflow: plan-then-execute

Beschreibe, was du willst. Der Agent ruft plan mit den beabsichtigten Schreibvorgängen auf und erhält eine geordnete Liste mit Vorschauen zurück:

• Profiländerungen zeigen feldgenaue Alt → Neu-Diffs

• Posts und Nachrichten zeigen gerenderte Feed-Vorschauen mit ihrem KI-Tell-Audit

• Ein Raw-Toggle legt immer die exakten Argumente offen

Nichts wird ausgeführt, bis du den Plan mit approve genehmigst. reject bricht ihn ab. dry_run zeigt eine Vorschau, ohne etwas zu speichern. Während der Ausführung durchläuft jeder Schreibvorgang weiterhin die Pacing-Engine: Budgets pro Anmeldung, das Stundenlimit, zufällige menschenähnliche Verzögerungen und Health-Probes — bei einer Challenge pausiert die Engine, bis du dich erneut authentifizierst.

Werkzeuge

• Sitzung: session_status, login

• Lesen: get_me, get_profile, get_posts, get_conversations, get_conversation_history, get_connections_summary, get_invitations, get_jobs, get_analytics

• Profil: update_profile, add_skill, remove_skill, reorder_skills, delete_ghost_entry

• Beiträge: create_post, edit_post, delete_post, comment, react

• Nachrichten: send_message (mit Idempotenz-Schlüssel), recall_message, react_to_message

• Netzwerk: connect, respond_invitation, follow, endorse_skill, remove_connection

• Planung: plan, dry_run, approve, reject

• Selbstheilung: show_artifact, update_registry

• Stimme: get_voice_profile, set_voice_profile, bootstrap_voice_profile, audit_draft

Konfiguration (Umgebungsvariablen)

Entwicklung

npm ci
npm run check   # typecheck + build + full test suite

Die Tests laufen vollständig offline: Die Transport-Schnittstelle ist simuliert, Voyager/SDUI-Antworten werden aus aufgezeichneten Fixtures wiedergegeben, und die Binärdatei wird Ende-zu-Ende über stdio getestet. Live-LinkedIn-Aktionen werden in CI niemals automatisiert.

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.