LinkedIn MCP 서버

MCP 호환 AI 어시스턴트가 인증된 LinkedIn 프로필에 공개 텍스트 게시물을 게시할 수 있게 해주는 경량 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

아키텍처

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

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

MCP 도구

linkedin_create_post

인증된 LinkedIn 프로필에 공개 텍스트 게시물을 게시합니다.

입력:

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

성공 시 도구는 LinkedIn 게시물 ID를 반환합니다.

요구 사항

• Python 3.11+

• 필요한 API 권한이 있는 LinkedIn 개발자 애플리케이션

• 유효한 LinkedIn 액세스 토큰

• 인증된 작성자의 LinkedIn 사람 URN

의존성 설치:

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

자격 증명

자격 증명은 의도적으로 Git 외부에 보관됩니다.

프로젝트 루트에 다음 파일을 생성하세요:

access_token.txt
person_urn.txt

access_token.txt에는 LinkedIn 액세스 토큰만 포함되어야 합니다.

person_urn.txt에는 다음과 같은 값이 포함되어야 합니다:

urn:li:person:YOUR_SUBJECT_ID

제한적인 권한 설정:

chmod 600 access_token.txt person_urn.txt

토큰, OAuth 자격 증명 또는 개인 자격 증명 파일을 절대 커밋하지 마세요.

MCP 서버 실행

python -m src.linkedin_mcp.server

서버는 STDIO를 사용하므로 의도적으로 계속 실행되며 MCP JSON-RPC 메시지를 기다립니다. stdout은 MCP 프로토콜용으로 예약되어 있으므로 애플리케이션 로그를 stdout에 출력하지 마세요.

MCP Inspector

로컬 개발용:

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

그런 다음 STDIO 서버에 연결하고 Inspector에서 linkedin_create_post를 호출하세요.

테스트

실행:

pytest -q

보안 참고 사항

• 비밀은 Git에서 무시되는 로컬 파일에 저장됩니다.

• .env.example에는 플레이스홀더만 포함되어 있습니다.

• GitHub 푸시 보호는 활성화된 상태로 유지되어야 합니다.

• LinkedIn 토큰이 노출된 경우 즉시 해지/교체하세요.

포트폴리오 설명

LinkedIn 게시를 구조화된 AI 도구로 노출하는 프로덕션 지향 MCP 서버로, Model Context Protocol, OAuth 기반 LinkedIn 인증, 안전한 로컬 자격 증명 처리 및 REST API 통합을 결합합니다.