LinkedIn MCP Server

Готовый к продакшену сервер Model Context Protocol (MCP), подключающий AI-агентов (Google Gemini Spark, OpenAI Codex, Claude Desktop, Cursor, Windsurf) к официальному LinkedIn REST API.

Позволяет AI-агентам автономно создавать и публиковать текстовые обновления, делиться ссылками с предпросмотром, загружать изображения, создавать интерактивные опросы, управлять существующими публикациями, а также взаимодействовать с реакциями и комментариями в ветках.

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

Возможности

• Двухрежимный транспорт MCP:

  • Server-Sent Events (SSE) через GET /mcp и POST /messages для клиентов вроде Google Gemini Spark и Claude.

  • Streamable HTTP через POST /mcp для современных сред выполнения командной строки и агентов, таких как OpenAI Codex (rmcp).

• 12 комплексных инструментов:

  • Создание контента: Текстовые обновления, карточки-превью ссылок на статьи, загрузка бинарных изображений (3-этапный конвейер) и опросы с несколькими вариантами ответов.

  • Управление контентом: Удаление публикаций по URN, получение статистики вовлеченности (лайки, комментарии, репосты) и проверка связей профиля учетной записи.

  • Социальное взаимодействие: Добавление реакций (LIKE, CELEBRATE, LOVE, INSIGHTFUL, FUNNY, EMPATHY), удаление реакций, добавление комментариев, ответы в ветках и удаление комментариев.

• Надежная валидация: Работает на основе схем Zod для всех входных параметров инструментов.

• Готовность к корпоративному использованию: Автоматизированный набор модульных и интеграционных тестов со 100% покрытием конечных точек.

Related MCP server: @isteam/linkedin-mcp

Справочник по инструментам

Настройка и аутентификация

1. Настройка портала разработчиков LinkedIn

1. Создайте приложение LinkedIn на Портале разработчиков LinkedIn.

2. На вкладке Продукты запросите доступ к:

   • Share on LinkedIn (предоставляет разрешение w_member_social)

   • Sign In with LinkedIn using OpenID Connect (предоставляет разрешения openid и profile)

3. На вкладке Auth добавьте URL перенаправления (например, https://httpbin.org/get или ваш домен).

2. Генерация токена доступа пользователя

1. Сформируйте URL авторизации в вашем браузере:

   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. Авторизуйте приложение и скопируйте параметр запроса code из URL перенаправления.

3. Обменяйте код на токен доступа на 60 дней:

   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. Получите ваш ID участника:

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

   Поле sub — это ваш идентификатор участника (например, urn:li:person:<sub_id>).

Конфигурация

Скопируйте пример файла окружения:

cp .env.example .env

Настройте переменные вашего файла .env:

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

Локальный запуск

# 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

Интеграция с клиентами

OpenAI Codex CLI

Добавьте сервер с помощью Codex CLI:

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

Или добавьте его напрямую в ~/.codex/config.toml:

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

Claude Desktop

Добавьте в ваш claude_desktop_config.json:

{
  "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

В настройках вашего пользовательского приложения Gemini Spark укажите URL вашей публичной SSE-конечной точки:

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

Развертывание

Развертывание на Railway

1. Установите Railway CLI: npm i -g @railway/cli

2. Привяжите или создайте проект:

   railway init
   railway up

3. Установите переменные окружения:

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

4. Сгенерируйте публичный домен:

   railway domain

Разработка и тестирование

Набор тестов включает 62 автоматизированных модульных и интеграционных теста, охватывающих клиент LinkedIn API, все 12 регистраций инструментов и обработчиков выполнения, а также транспорты SSE и Streamable HTTP.

# Run tests once
npm test

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

Лицензия

Этот проект лицензирован в соответствии с лицензией MIT.