LinkedIn MCP Server

프로덕션 준비가 완료된 Model Context Protocol (MCP) 서버로, AI 에이전트(Google Gemini Spark, OpenAI Codex, Claude Desktop, Cursor, Windsurf)를 공식 LinkedIn REST API에 연결합니다.

AI 에이전트가 텍스트 업데이트를 자동으로 작성하고 게시하며, 리치 링크 미리보기를 공유하고, 이미지를 업로드하고, 인터랙티브 설문을 만들고, 기존 게시물을 관리하고, 반응 및 스레드 댓글에 참여할 수 있게 합니다.

https://github.com/user-attachments/assets/cda965be-d6a2-4a37-8d3c-29a68a9959e1

기능

• 이중 모드 MCP 전송:

  • Server-Sent Events (SSE) – GET /mcp 및 POST /messages를 통해 Google Gemini Spark 및 Claude 같은 클라이언트를 지원합니다.

  • Streamable HTTP – POST /mcp를 통해 OpenAI Codex(rmcp) 같은 최신 커맨드라인 및 에이전트 런타임을 지원합니다.

• 12가지 종합 도구:

  • 콘텐츠 생성: 텍스트 업데이트, 아티클 링크 미리보기 카드, 바이너리 이미지 업로드(3단계 파이프라인), 다중 선택 설문.

  • 콘텐츠 관리: URN으로 게시물 삭제, 참여 통계(좋아요, 댓글, 공유) 조회, 계정 프로필 연결 확인.

  • 소셜 참여: 반응(LIKE, CELEBRATE, LOVE, INSIGHTFUL, FUNNY, EMPATHY) 추가, 반응 삭제, 댓글 추가, 스레드 답글, 댓글 삭제.

• 강력한 검증: 모든 도구 입력 매개변수는 Zod 스키마로 검증됩니다.

• 엔터프라이즈 지원: 100% 엔드포인트 커버리지를 갖춘 자동화된 단위 및 통합 테스트 스위트.

Related MCP server: @isteam/linkedin-mcp

도구 참조

설정 및 인증

1. LinkedIn 개발자 포털 설정

1. LinkedIn Developer Portal에서 LinkedIn 애플리케이션을 생성합니다.

2. Products 탭에서 다음에 대한 액세스를 요청합니다:

   • Share on LinkedIn (w_member_social 권한 제공)

   • Sign In with LinkedIn using OpenID Connect (openid 및 profile 권한 제공)

3. Auth 탭에서 리디렉션 URL(예: https://httpbin.org/get 또는 자신의 도메인)을 추가합니다.

2. 사용자 액세스 토큰 생성

1. 브라우저에서 인증 URL을 구성합니다:

   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. 애플리케이션을 승인하고 리디렉션 URL에서 code 쿼리 매개변수를 복사합니다.

3. 코드를 60일 액세스 토큰으로 교환합니다:

   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. 회원 ID를 가져옵니다:

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

   sub 필드는 회원 식별자입니다(예: urn:li:person:<sub_id>).

구성

샘플 환경 파일을 복사합니다:

cp .env.example .env

.env 변수를 구성합니다:

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

로컬 실행

# 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

클라이언트 연동

OpenAI Codex CLI

Codex CLI를 사용하여 서버를 추가합니다:

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

또는 ~/.codex/config.toml에 직접 추가합니다:

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

Claude Desktop

claude_desktop_config.json에 추가합니다:

{
  "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

Gemini Spark 사용자 지정 애플리케이션 설정에서 공개 SSE 엔드포인트 URL을 입력합니다:

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

배포

Railway에 배포

1. Railway CLI를 설치합니다: npm i -g @railway/cli

2. 프로젝트를 연결하거나 생성합니다:

   railway init
   railway up

3. 환경 변수를 설정합니다:

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

4. 공개 도메인을 생성합니다:

   railway domain

개발 및 테스트

테스트 스위트는 LinkedIn API 클라이언트, 12개 도구의 등록 및 실행 핸들러, SSE / Streamable HTTP 전송을 포괄하는 62개의 자동화된 단위 및 통합 테스트로 구성됩니다.

# Run tests once
npm test

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

라이선스

이 프로젝트는 MIT License에 따라 라이선스가 부여됩니다.