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LinkedIn MCP Server

by ahmedekramalsada
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Remote

LinkedIn MCP 서버

AI 에이전트(batabeto/OpenClaw)가 사용자를 대신하여 LinkedIn을 제어(게시물 작성, 댓글, 좋아요, 네트워크 관리)할 수 있게 해주는 풀스택 MCP 서버입니다.

아키텍처

AI Agent (batabeto) ──MCP/HTTP──► LinkedIn MCP Server ──REST──► LinkedIn API
                                         │
                                   OAuth2 + Token Store
                                         │
                                    Dashboard UI

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

설정 가이드

1. LinkedIn 앱 생성

  1. LinkedIn 개발자 페이지로 이동합니다.

  2. **앱 만들기(Create App)**를 클릭합니다.

  3. 앱 이름, LinkedIn 페이지, 로고를 입력합니다.

  4. 인증(Auth) 탭에서 Authorized redirect URLs를 추가합니다:

    http://YOUR_EC2_IP:3000/auth/callback

    (nginx를 사용하는 경우 도메인을 입력하세요)

  5. 제품(Products) 탭에서 다음을 요청합니다:

    • Share on LinkedIn (w_member_social 범위 제공)

    • Sign In with LinkedIn using OpenID Connect (openid profile email 제공)

  6. **클라이언트 ID(Client ID)**와 **클라이언트 보안 비밀(Client Secret)**을 복사합니다.

2. 설치 및 구성

git clone <your-repo> linkedin-mcp
cd linkedin-mcp
npm install

cp .env.example .env
nano .env

.env 파일을 작성합니다:

LINKEDIN_CLIENT_ID=your_client_id
LINKEDIN_CLIENT_SECRET=your_client_secret
BASE_URL=http://YOUR_EC2_IP:3000
PORT=3000
MCP_SECRET_KEY=$(openssl rand -hex 32)

3. 서버 실행

# Production
npm start

# Development (auto-restart)
npm run dev

# As a systemd service (recommended for EC2)
sudo nano /etc/systemd/system/linkedin-mcp.service

systemd 서비스 파일:

[Unit]
Description=LinkedIn MCP Server
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=ubuntu
WorkingDirectory=/home/ubuntu/linkedin-mcp
ExecStart=/usr/bin/node server.js
Restart=always
RestartSec=5
EnvironmentFile=/home/ubuntu/linkedin-mcp/.env

[Install]
WantedBy=multi-user.target
sudo systemctl enable linkedin-mcp
sudo systemctl start linkedin-mcp
sudo systemctl status linkedin-mcp

4. LinkedIn 인증

  1. http://YOUR_EC2_IP:3000에 접속합니다.

  2. **LinkedIn 연결(Connect LinkedIn)**을 클릭합니다.

  3. LinkedIn에서 앱을 승인합니다.

  4. 다시 리디렉션되며 상태가 ✅ 연결됨(Connected)으로 표시됩니다.

5. AI 에이전트에 연결

OpenClaw (batabeto)의 경우:

에이전트의 MCP 설정에 다음을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "url": "http://YOUR_EC2_IP:3000/mcp",
      "transport": "http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_SECRET_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop의 경우:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "http://YOUR_EC2_IP:3000/mcp", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_MCP_SECRET_KEY"]
    }
  }
}

사용 가능한 도구

도구

설명

linkedin_get_profile

이름, 헤드라인, 이메일, 사진 가져오기

linkedin_create_post

텍스트, 기사, 링크 게시

linkedin_get_my_posts

최근 게시물 목록 가져오기

linkedin_delete_post

URN으로 게시물 삭제

linkedin_get_post_analytics

좋아요/댓글/공유 수 가져오기

linkedin_like_post

게시물에 좋아요 표시

linkedin_comment_on_post

게시물에 댓글 달기

linkedin_get_connections

네트워크 목록 가져오기

linkedin_search_people

키워드로 사람 검색

linkedin_get_auth_status

인증 상태 확인

에이전트 프롬프트 예시

"Post on LinkedIn: Excited to share that I just deployed a full Kubernetes cluster
 with ArgoCD GitOps! #DevOps #Kubernetes"

"Get my last 5 LinkedIn posts"

"Delete my LinkedIn post with ID urn:li:ugcPost:1234567890"

"Comment 'Great insight!' on post urn:li:ugcPost:9876543210"

"Check my LinkedIn connection status"

API 제한 사항 (LinkedIn)

LinkedIn의 공개 API는 제한적입니다. 작동하는 기능과 그렇지 않은 기능은 다음과 같습니다:

기능

상태

참고

게시물 작성

✅ 작동

텍스트, 기사, 링크

게시물 삭제

✅ 작동

본인 게시물만

게시물 좋아요

✅ 작동

볼 수 있는 모든 게시물

댓글 달기

✅ 작동

볼 수 있는 모든 게시물

내 게시물 가져오기

✅ 작동

UGC Posts API 사용

연결 가져오기

⚠️ 범위 필요

r_network_size 필요

사람 검색

❌ 제한됨

파트너 API 필요

메시지 전송

❌ 제한됨

파트너 프로그램 필요

이미지 게시물

🔜 가능

미디어 업로드 흐름 필요

보안

  • MCP 엔드포인트는 MCP_SECRET_KEY로 보호되므로 비밀로 유지하세요.

  • OAuth 토큰은 로컬의 data/tokens.json에 저장되므로 이 파일을 커밋하지 마세요.

  • LinkedIn 토큰은 60일간 유효하며, 새로 고침 토큰은 365일간 유효합니다.

  • 서버는 토큰 만료 5일 전부터 자동으로 토큰을 갱신합니다.

EC2 포트 열기

# In AWS Security Group, allow inbound:
# Port 3000, TCP, from your agent's IP (or 0.0.0.0/0 for testing)

또는 nginx를 사용하여 yourdomain.com/mcp를 localhost:3000/mcp로 프록시하세요.

This server cannot be installed

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

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