包括的なAI搭載LinkedIn自動化プラットフォームであり、Model Context Protocol（MCP）アーキテクチャに基づいて構築されています。この洗練されたシステムは、先進的なAIコンテンツ生成、ブラウザ自動化、ビジネスインテリジェンス抽出を組み合わせ、コンテンツクリエイター、マーケター、営業プロフェッショナル、ビジネス開発チーム向けに完全なLinkedIn自動化スイートを提供します。
スマートコンテンツ作成: Google Gemini AIを使用してバイラルなLinkedIn投稿を生成
トピックリサーチ: トレンドのトピックとインサイトを探るために既存のLinkedInコンテンツを分析
エンゲージメント最適化: 最大のエンゲージメントとリーチに向けて最適化された投稿を作成
コンテンツ戦略: プロフェッショナルなストーリーテリングのフレームワークとソートリーダーシップのポジショニング
🏢 企業分析: LinkedIn企業から包括的な従業員データを抽出
👤 プロフィールインテリジェンス: AI搭載のインサイトを備えた詳細なプロフィールデータの抽出
📈 市場調査: 競合分析と業界インテリジェンスの収集
🎯 リードジェネレーション: 見込み客の自動特定とデータ収集
🔗 コネクション自動化: パーソナライズされたコネクションリクエストを大規模に送信
** AIパーソナライゼーション**: プロフィール分析に基づいてカスタムメッセージを生成
📱 アウトリーチ管理: 合理化されたLinkedInアウトリーチワークフロー
🎯 ターゲットネットワーキング: 企業と役職のターゲティングに基づく戦略的なコネクション構築
⚡ ヘルスモニタリング: 包括的なサーバーヘルスチェックとステータス監視
** マルチデプロイメント**: MCPサーバー、スタンドアロン、クラウドデプロイメントのオプション
🐳 Docker対応: クラウドデプロイメントのための完全なコンテナ化
🔒 セッション管理: 永続的なLinkedIn認証と状態管理
Related MCP server: mcp-leadgen-orchestrator
このガイドは、LinkedIn MCP（Model Context Protocol）オートメーションサーバーをローカルマシンにセットアップして実行するのに役立ちます。手順は明確さと正確性を重視して設計されており、誇張や不要な複雑さはありません。
Python 3.11以上がインストールされている必要があります。
Pythonをダウンロード
Google Gemini APIキー（AI搭載機能用）。
APIキーはこちらから取得
LinkedInアカウントの認証情報（自動化には専用アカウントが最適です）。
Google ChromeまたはChromiumブラウザ（ブラウザ自動化に必要です）。
ターミナルを開いて実行します：
git clone <your-repository-url>
cd linkedin_mcp_python必要なパッケージをすべてpipを使用してインストールします：
pip install -r requirements.txtルートディレクトリに.envファイルを作成し、次の内容を記述します：
LINKEDIN_USERNAME=your_linkedin_email@example.com
LINKEDIN_PASSWORD=your_linkedin_password
GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key_here.envファイルを公開しないでください。
これらの認証情報は、すべてのLinkedInおよびAI搭載機能に必要です。
Playwrightオートメーション用にChromiumブラウザをインストールします：
playwright install chromiumサーバーは次の2つの方法で実行できます：
A. 標準MCPサーバー（ローカル使用またはMCPクライアントでの使用向け）：
python src/server.pyB. Uvicornサーバー（上級者向けまたはクラウド使用向け）：
python src/main.py自動化ツールには次の3つの方法でアクセスできます：
MCPクライアント経由（Claude Desktopなど）：
実行中のサーバーに接続し、generate_linkedin_content、extract_linkedin_profile_data、extract_company_employees、send_connection_request、scrape_linkedin_postなどのツールを呼び出します。
スクリプトの直接実行：
手軽なコンテンツ生成には、次を実行します：
python PostLinkedin.pyAPIエンドポイント（Uvicornを使用する場合）：
上級ユーザーはHTTP APIと統合できます。
src/server.py – MCPサーバーのメインエントリポイント。すべての自動化ツールを登録します。
src/main.py – Uvicornを使用する代替エントリポイント。
src/tools/ – すべてのコア自動化モジュールが含まれています：
generate_linkedin_content.py – AI搭載の投稿生成。
extract_linkedin_profile_data.py – プロフィールデータの抽出。
extract_company_employees.py – 企業の従業員マッピング。
send_connection_request.py – 自動化されたコネクションリクエスト。
scrape_linkedin_post.py – 投稿・コメントのスクレイピング。
linkedin_login.py – 一元化された認証・セッション管理。
health_check.py – サーバーヘルスチェックエンドポイント。
PostLinkedin.py – コンテンツ生成用のスタンドアロンスクリプト。
requirements.txt – Pythonの依存関係。
セッションの永続化：
システムは、LinkedInのログインセッションをlinkedin-state.jsonに保存することで、より高速で目立たない自動化を実現します。
セキュリティ：
すべての認証情報は環境変数によって管理されます。.envファイルをコミットしないでください。
コンプライアンス：
自動化には専用のLinkedInアカウントを使用してください。LinkedInの利用規約を尊重してください。
ログインエラーが表示される場合は、.env内の認証情報を再確認してください。
Playwrightが失敗する場合は、Chromiumがインストールされていることを確認してください（playwright install chromium）。
AIエラーが発生した場合は、Google Gemini APIキーとインターネット接続を確認してください。
LinkedIn MCPサーバーをClaude Desktop（またはMCP互換クライアント）で使用するには：
MCPサーバーを起動します（上記の手順6を参照）。
ローカルのMCPサーバーを認識するようにClaude Desktopを設定します：
Claude Desktopの設定または構成ファイル（通常はsettings.jsonなど）を開きます。
mcpServersセクションを次のように追加または更新します（argsパスを、システム上のsrc/server.pyの場所に合わせて調整してください）：
{
"mcpServers": {
"linkedin-mcp": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/src/server.py"],
"env": {
"LINKEDIN_USERNAME": "your_linkedin_email@example.com",
"LINKEDIN_PASSWORD": "your_linkedin_password",
"GOOGLE_API_KEY": "your_gemini_api_key_here"
}
}
}
}commandフィールドとargsフィールドは、正しいPython実行可能ファイルと、マシン上のsrc/server.pyへの完全なパスを指している必要があります。たとえば、プロジェクトがD:/CashRich/2025/LinkedIN/comments/comments_mcp/linkedin_mcp_python/にある場合は、次を使用します：
"args": ["D:/CashRich/2025/LinkedIN/comments/comments_mcp/linkedin_mcp_python/src/server.py"]実際の認証情報とAPIキーを使用してください（これらを公開しないでください）。
Claude Desktopを再起動します。LinkedIn MCPツールが利用可能なアクションまたはプラグインとして表示されます。
Claude Desktopのインターフェースから、generate_linkedin_content、extract_linkedin_profile_dataなどのツールを直接呼び出します。
ご質問や問題がある場合は、GitHubのissueを開くか、プロジェクトのメンテナーにお問い合わせください。
This server cannot be deployed
LinkedIn MCP with 47 tools: post, comment, DM and run comment-to-DM automations inside your limits.
Managed LinkedIn MCP server for AI agents: search, connect, message and enrich on accounts you own.
LinkedIn actions for AI agents: search, messaging, posts and invites, as hosted MCP tools.
LinkedIn outreach MCP server — 19 tools for AI agents to prospect, sequence, and manage contacts.
