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TokDar2410621

publiar-mcp

publiar-mcp

Serveur MCP qui écrit des lead magnets LinkedIn et refuse d'inventer.

publiar-mcp MCP server

EN. MCP server for Publiar. Writes LinkedIn lead magnets that refuse to fabricate facts, renders the matching visual, publishes to LinkedIn and tracks what happened. 19 tools, stdio transport. Generated posts are in French. MIT.

Demande un post LinkedIn à un LLM, il te sort « après 7 semaines de tests intensifs, +340 % d'engagement ». Tu n'as rien testé pendant 7 semaines et le chiffre sort de nulle part. Tu le publies, quelqu'un demande la source, et tu n'en as pas.

Ce serveur applique six règles bloquantes avant d'écrire une ligne. Pas de chiffre sans source déclarée, pas de marque non citée, pas de client anonyme fictif, pas de durée de test imaginaire, pas d'années d'expérience sorties du chapeau, et pas de ressource promise dont l'URL ne répond pas. Si tu ne l'as pas dit, ça n'existe pas.

Installation

pip install publiar-mcp

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

Configuration

Génère une clé sur publiar.app/profile, section « Clés MCP ». Elle n'est affichée qu'une fois.

Claude Desktop, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json sur Windows, ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json sur macOS :

{
  "mcpServers": {
    "publiar": {
      "command": "publiar-mcp",
      "env": {
        "PUBLIAR_API_KEY": "mcp_pub_xxxxx",
        "PUBLIAR_API_URL": "https://api.publiar.app/api"
      }
    }
  }
}

Cursor, ~/.cursor/mcp.json, même format. Claude Code :

claude mcp add publiar -e PUBLIAR_API_KEY=mcp_pub_xxxxx -- publiar-mcp

Redémarre complètement l'agent pour qu'il charge le serveur.

Les 19 outils

Écrire et rendre

Outil

Ce qu'il fait

generate_lead_magnet

Post LinkedIn + visual_spec, à partir d'entrées structurées. Refuse si la matière manque.

generate_pair

Générateur de paires, motifs couplés et porte de preuve

render_visual

Rend un visual_spec en PNG 1080×1080, 8 archétypes

render_gif

Rend un GIF animé, publiable tel quel sur LinkedIn

prepare_visual_base

Fond cinématique généré, pour l'archétype dark_thumbnail

Publier

Outil

Ce qu'il fait

publish_lead_magnet

Publie texte + visuel sur LinkedIn. Deux phases : aperçu, puis confirmation.

update_post

Réécrit le texte d'un post déjà en ligne. L'URN, la date et l'engagement survivent.

register_published

Enregistre un post publié pour le suivi

Mesurer et relancer

Outil

Ce qu'il fait

list_published

Tes lead magnets publiés et leurs statistiques

get_published_detail

Détail d'un post, engagements et statut des DM

set_published_status

active, paused, completed, error

toggle_published_dm

Active ou coupe le DM automatique sur un post

paste_comments

Analyse des commentaires collés, prépare les DM à envoyer

mark_engagement_sent

Marque un DM comme envoyé

poll_published_now

Récolte via l'API. Renvoie vide, voir Limitations.

Mémoire et corpus

Outil

Ce qu'il fait

add_memory

Écrit dans ta mémoire. source et source_date obligatoires.

list_corpus

Les 45 lead magnets de référence analysés

find_similar_corpus

Recherche sémantique dans le corpus, pondérée par l'engagement

whoami

Vérifie l'authentification

Les 8 archétypes visuels

Le serveur déduit l'archétype depuis ta matière, tu n'as pas à le choisir.

Archétype

Déclencheur

tool_pairing

2 ou 3 outils combinés

benchmark_table

comparaison chiffrée de modèles ou de produits

dark_thumbnail

annonce de produit ou de lancement

youtube_thumbnail

audience grand public, titre fort

selfie_workspace

une photo de toi est fournie

system_workflow_screenshot

un screenshot de workflow est fourni

file_tree_diagram

une arborescence de stack ou de skills

agent_role_diagram

une équipe de 3 à 5 agents

Une preuve réelle uploadée bat toujours une preuve générée. Si tu fournis une photo, l'archétype est selfie_workspace, même si tu as aussi nommé deux outils.

Exemple

Génère un lead magnet sur Claude + Notion pour automatiser ma prise de notes. J'ai mesuré 3 h gagnées par jour depuis 2 mois. CTA : NOTION.

L'agent appelle generate_lead_magnet et te rend le post, les hashtags et le visual_spec. render_visual en fait un PNG, publish_lead_magnet l'envoie.

Variables d'environnement

Variable

Défaut

Rôle

PUBLIAR_API_KEY

Obligatoire. Clé mcp_pub_... créée sur publiar.app/profile

PUBLIAR_API_URL

https://api.publiar.app/api

Endpoint REST

PUBLIAR_TIMEOUT

60

Délai HTTP en secondes

PUBLIAR_LOG_LEVEL

INFO

Niveau de log sur stderr

Architecture

   Agent IA           publiar-mcp            API Publiar
   Claude Desktop  →  ce paquet,        →    Django,
   Cursor             processus stdio        api.publiar.app
                          │                       │
                          │  Bearer mcp_pub_…     │
                          └───────────────────────┘
                              HTTPS, JSON et NDJSON

Aucune logique métier ici. Ce paquet est un adaptateur de protocole ; tout vit dans le backend qui sert déjà publiar.app.

Sécurité

Les clés sont stockées hachées en SHA-256 côté serveur, la valeur brute n'est montrée qu'à la création. Chaque clé est révocable depuis publiar.app/profile. last_used_at est suivi pour repérer les clés dormantes. Le préfixe mcp_pub_ reste visible pour identifier une clé sans la révéler.

Limitations connues

poll_published_now renverra toujours vide. Lire les commentaires d'un post personnel exige la permission LinkedIn r_member_social, que LinkedIn classe en accès privé et n'accorde plus. Utilise paste_comments : tu colles les commentaires, le serveur fait le reste.

generate_lead_magnet consomme de l'inférence côté serveur.

Les envois d'images pour selfie_workspace et system_workflow_screenshot ne passent pas encore par le MCP. L'agent doit fournir le base64 dans le spec.

Licence

MIT.

Install Server
A
license - permissive license
B
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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