LinkedIn MCP Server

Ein leichtgewichtiger Model Context Protocol (MCP)-Server, der einem MCP-kompatiblen KI-Assistenten ermöglicht, öffentliche Textbeiträge auf einem authentifizierten LinkedIn-Profil zu veröffentlichen.

Architektur

AI Assistant
     |
     | MCP / stdio
     v
LinkedIn MCP Server
     |
     | HTTPS REST API
     v
LinkedIn

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

MCP-Tool

linkedin_create_post

Veröffentlicht einen öffentlichen Textbeitrag auf dem authentifizierten LinkedIn-Profil.

Eingabe:

{
  "text": "Hello from my MCP server 🚀"
}

Das Tool gibt bei Erfolg die LinkedIn-Beitrags-ID zurück.

Voraussetzungen

• Python 3.11+

• Eine LinkedIn-Entwickleranwendung mit den erforderlichen API-Berechtigungen

• Ein gültiger LinkedIn-Zugriffstoken

• Die LinkedIn-Personen-URN des authentifizierten Autors

Abhängigkeiten installieren:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Anmeldeinformationen

Anmeldeinformationen werden absichtlich außerhalb von Git gehalten.

Erstellen Sie diese Dateien im Projektstammverzeichnis:

access_token.txt
person_urn.txt

access_token.txt sollte nur den LinkedIn-Zugriffstoken enthalten.

person_urn.txt sollte einen Wert wie den folgenden enthalten:

urn:li:person:YOUR_SUBJECT_ID

Legen Sie restriktive Berechtigungen fest:

chmod 600 access_token.txt person_urn.txt

Committen Sie niemals Tokens, OAuth-Anmeldeinformationen oder persönliche Anmeldedatendateien.

MCP-Server ausführen

python -m src.linkedin_mcp.server

Der Server verwendet STDIO, sodass er absichtlich aktiv bleibt und auf MCP-JSON-RPC-Nachrichten wartet. Geben Sie keine Anwendungsprotokolle auf stdout aus, da stdout für das MCP-Protokoll reserviert ist.

MCP Inspector

Für die lokale Entwicklung:

npx @modelcontextprotocol/inspector \
  python -m src.linkedin_mcp.server

Stellen Sie dann eine Verbindung zum STDIO-Server her und rufen Sie linkedin_create_post aus dem Inspector auf.

Testen

Ausführen:

pytest -q

Sicherheitshinweise

• Geheimnisse werden in lokalen Dateien gespeichert, die von Git ignoriert werden.

• .env.example enthält nur Platzhalter.

• Der GitHub-Push-Schutz sollte aktiviert bleiben.

• Wenn ein LinkedIn-Token jemals offengelegt wird, widerrufen/rotieren Sie ihn sofort.

Portfolio-Beschreibung

Ein produktionsorientierter MCP-Server, der LinkedIn-Veröffentlichungen als strukturiertes KI-Tool bereitstellt und das Model Context Protocol, OAuth-basierte LinkedIn-Authentifizierung, sichere lokale Anmeldedatenverwaltung und REST-API-Integration kombiniert.