Skip to main content
Glama
linglistack

LinkedNav MCP

LinkedNav MCP

Betreiben Sie Ihre LinkedIn-Akquise direkt aus Ihrem KI-Chat.

LinkedNav MCP verbindet KI-Assistenten (Claude, Cursor und jede andere MCP-App) mit Ihrem LinkedNav-Konto. Sobald die Verbindung steht, können Sie Ihren Assistenten einfach bitten, die richtigen Personen zu finden, Kampagnen zu starten, Verbindungsanfragen und Nachrichten zu senden, auf Antworten zu reagieren und Ergebnisse zu prüfen. Er übernimmt die Akquise für Sie.

  • Server: https://mcp.linkednav.com/

  • Funktioniert mit: Claude Code, Claude Desktop, claude.ai, Cursor und jedem MCP-Client

  • Registrieren (kostenlose Testversion): linkednav.com

Was Sie damit tun können

Fragen Sie Ihren Assistenten zum Beispiel:

  • „Wen sollte ich auf LinkedIn ansprechen, und was sollte ich sagen?"

  • „Finde Personen, die gerade bei Unternehmen wie diesen den Job gewechselt haben."

  • „Richte eine Kampagne ein und schalte sie ein."

  • „Welche Antworten sind eingegangen, und was sollte ich darauf antworten?"

  • „Wie läuft meine Akquise, und was sollte ich verbessern?"

Im Hintergrund stellt es Ihrem Assistenten Werkzeuge bereit für:

  • Einrichtung und Zielgruppenbestimmung (Ihr Unternehmen und Ihr idealer Kunde)

  • Lead-Findung (Suche nach Kaufsignalen, Engagierte bei Wettbewerbern und Influencern, Social Listening)

  • Kampagnen (erstellen, starten, pausieren, planen)

  • Nachrichten (Verbindungsnotiz und Folge-Nachrichten schreiben und speichern)

  • Senden und Posteingang (Verbindungen und Nachrichten senden, Antworten lesen und beantworten)

  • Anreicherung (E-Mails, Telefonnummern und Profildetails finden)

  • Analysen (Einrichtung prüfen, Trichter ansehen, Verbesserungspotenzial finden)

Related MCP server: LinkedIn Automation MCP Server

Verbinden (ca. 2 Minuten)

  1. Registrieren Sie sich unter linkednav.com und erstellen Sie einen API-Schlüssel unter /app/api-keys.

  2. Fügen Sie den Server zu Ihrer App hinzu.

Claude Code:

claude mcp add --transport http linkednav https://mcp.linkednav.com/ \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

Claude Desktop oder claude.ai: Einstellungen, dann Connectors, dann Benutzerdefinierten Connector hinzufügen. Nennen Sie ihn LinkedNav, URL https://mcp.linkednav.com/, und melden Sie sich dann im Browser an (OAuth) oder fügen Sie einen Authorization: Bearer YOUR_KEY-Header hinzu.

Cursor / Cline / andere MCP-Apps (~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "linkednav": {
      "url": "https://mcp.linkednav.com/",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_KEY" }
    }
  }
}

Passt zum Open-Source-Skill

Möchten Sie ein fertiges Akquise-Team, das dieses MCP nutzt? Installieren Sie den kostenlosen, quelloffenen LinkedIn Outreach OS-Skill. Der Skill schreibt Ihren Plan und Ihre Nachrichten; dieses MCP erledigt die eigentliche Arbeit.

Über dieses Repository

Dieses Repository enthält die öffentlichen Informationen und das MCP-Registry-Manifest (server.json) für den LinkedNav-MCP-Server. Der Server selbst wird unter mcp.linkednav.com gehostet und läuft auf Ihrem eigenen LinkedNav-Konto. Der Quellcode des Servers ist nicht Teil dieses Repositories.

Lizenz

MIT für den Inhalt dieses Repositories. LinkedNav ist ein gehosteter Dienst.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to connect to LinkedIn, accessing profiles and companies, searching for jobs and people, managing saved jobs, updating job-search profile settings, and inspecting analytics.
    1
    Apache 2.0
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to securely search your LinkedIn network, contacts, and DMs to find warm leads, intro paths, and hidden opportunities.
    -
  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Connects LinkedIn to AI assistants, enabling lead search, profile analysis, messaging, and workflow automation through a cloud browser. Supports sales, recruiting, and market research tasks.
    59
    630 npm
    MIT