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

• インストール

  • 地域開発

  • Claude Desktopでの使用

• 構成

• 使用法

  • 利用可能なツール

  • ワークフローの例

• 展開

• ライセンス

Related MCP server: YouTube Translate MCP

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

1. 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

2. 依存関係をインストールします:

   npm install

3. 例に基づいて.envファイルを作成します。

   cp .env.example .env

4. API 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

5. サーバーを実行します。

   npm run dev

6. MCP 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。

1. ~/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）

2. Claudeデスクトップを再起動します

3. 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。

1. 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

2. 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。

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

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URL

  • tone : 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

1. set_api_keysツールを使用して API キーを設定します

2. YouTube URL でyoutube_to_linkedin_postツールを使用する

3. 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:

1. Smitheryでアカウントを作成する

2. Smithery CLI をインストールします。

   npm install -g @smithery/cli

3. 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

1. リポジトリをフォークする

2. 新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature/your-feature-name ）

3. 変更を加える

4. 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

5. 変更をコミットします（ git commit -m 'Add some feature' ）

6. ブランチにプッシュします ( git push origin feature/your-feature-name )

7. 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:

1. 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

2. 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。

3. 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

マサチューセッツ工科大学