LinkedIn MCP Server

Ein produktionsreifer Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Agenten (Google Gemini Spark, OpenAI Codex, Claude Desktop, Cursor, Windsurf) mit der offiziellen LinkedIn REST API verbindet.

Ermöglicht KI-Agenten, eigenständig Textupdates zu verfassen und zu veröffentlichen, reichhaltige Linkvorschauen zu teilen, Bilder hochzuladen, interaktive Umfragen zu erstellen, bestehende Beiträge zu verwalten und mit Reaktionen und verschachtelten Kommentaren zu interagieren.

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Funktionen

• Dual-Modus MCP Transport:

  • Server-Sent Events (SSE) über GET /mcp und POST /messages für Clients wie Google Gemini Spark und Claude.

  • Streamable HTTP über POST /mcp für moderne Kommandozeilen- und Agenten-Laufzeiten wie OpenAI Codex (rmcp).

• 12 umfassende Werkzeuge:

  • Inhaltserstellung: Textupdates, Artikel-Link-Vorschaukarten, binäre Bild-Uploads (3-Stufen-Pipeline) und Umfragen mit mehreren Optionen.

  • Inhaltsverwaltung: Beiträge nach URN löschen, Engagement-Statistiken (Likes, Kommentare, Shares) abrufen und Konto-Profilverbindungen überprüfen.

  • Soziale Interaktion: Reaktionen hinzufügen (LIKE, CELEBRATE, LOVE, INSIGHTFUL, FUNNY, EMPATHY), Reaktionen löschen, Kommentare hinzufügen, in Threads antworten und Kommentare entfernen.

• Robuste Validierung: Unterstützt durch Zod-Schemas für alle Werkzeug-Eingabeparameter.

• Unternehmensbereit: Automatisierte Unit- und Integrationstests mit 100% Endpunktabdeckung.

Related MCP server: @isteam/linkedin-mcp

Werkzeug-Referenz

Einrichtung & Authentifizierung

1. LinkedIn Developer Portal Einrichtung

1. Erstellen Sie eine LinkedIn-Anwendung im LinkedIn Developer Portal.

2. Fordern Sie unter dem Produkte-Tab Zugriff auf folgende Berechtigungen an:

   • Auf LinkedIn teilen (gewährt w_member_social-Berechtigung)

   • Mit LinkedIn anmelden über OpenID Connect (gewährt openid- und profile-Berechtigungen)

3. Fügen Sie im Auth-Tab eine Weiterleitungs-URL hinzu (z.B. https://httpbin.org/get oder Ihre Domain).

2. Generieren Sie einen Benutzer-Zugriffstoken

1. Erstellen Sie die Autorisierungs-URL in Ihrem Browser:

   https://www.linkedin.com/oauth/v2/authorization?response_type=code&client_id=YOUR_CLIENT_ID&redirect_uri=YOUR_REDIRECT_URI&scope=openid%20profile%20w_member_social

2. Autorisieren Sie die Anwendung und kopieren Sie den code-Abfrageparameter aus der Weiterleitungs-URL.

3. Tauschen Sie den Code gegen ein 60-Tage-Zugriffstoken ein:

   curl -X POST https://www.linkedin.com/oauth/v2/accessToken \
     -d "grant_type=authorization_code" \
     -d "code=YOUR_AUTHORIZATION_CODE" \
     -d "client_id=YOUR_CLIENT_ID" \
     -d "client_secret=YOUR_CLIENT_SECRET" \
     -d "redirect_uri=YOUR_REDIRECT_URI"

4. Rufen Sie Ihre Mitglieds-ID ab:

   curl -H "Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN" https://api.linkedin.com/v2/userinfo

   Das sub-Feld ist Ihre Mitgliedskennung (z.B. urn:li:person:<sub_id>).

Konfiguration

Kopieren Sie die Beispiel-Umgebungsdatei:

cp .env.example .env

Konfigurieren Sie Ihre .env-Variablen:

LINKEDIN_ACCESS_TOKEN=your_oauth2_access_token
LINKEDIN_AUTHOR_URN=urn:li:person:your_member_sub_id
PORT=3000

Lokal ausführen

# Install dependencies
npm install

# Run unit and integration tests
npm test

# Start the server
npm start

# Start in development mode (with live reload)
npm run dev

Client-Integration

OpenAI Codex CLI

Fügen Sie den Server über die Codex CLI hinzu:

codex mcp add linkedin --url https://your-server-domain.com/mcp

Oder fügen Sie ihn direkt in ~/.codex/config.toml hinzu:

[mcp_servers.linkedin]
url = "https://your-server-domain.com/mcp"

Claude Desktop

Fügen Sie ihn in Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/linkedin-mcp-server/server.js"],
      "env": {
        "LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "your_access_token",
        "LINKEDIN_AUTHOR_URN": "urn:li:person:your_sub_id"
      }
    }
  }
}

Google Gemini Spark

Geben Sie in den Einstellungen Ihrer benutzerdefinierten Gemini Spark-Anwendungen Ihre öffentliche SSE-Endpunkt-URL ein:

https://your-server-domain.com/mcp

Bereitstellung

Auf Railway bereitstellen

1. Installieren Sie die Railway CLI: npm i -g @railway/cli

2. Verknüpfen oder erstellen Sie ein Projekt:

   railway init
   railway up

3. Setzen Sie Umgebungsvariablen:

   railway variable set LINKEDIN_ACCESS_TOKEN="your_token" LINKEDIN_AUTHOR_URN="urn:li:person:your_sub_id"

4. Generieren Sie eine öffentliche Domain:

   railway domain

Entwicklung & Tests

Die Testsuite umfasst 62 automatisierte Unit- und Integrationstests, die den LinkedIn API-Client, alle 12 Werkzeugregistrierungen und Ausführungshandler sowie SSE- und Streamable HTTP-Transporte abdecken.

# Run tests once
npm test

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.