
一个模型上下文协议(MCP)服务器,自动生成 LinkedIn 帖子草稿,从 YouTube 视频中生成。该服务器提供基于 YouTube 视频转录的高质量、可编辑内容草稿。
概览
一个模型上下文协议(MCP)服务器,自动生成 YouTube 视频中的专业 LinkedIn 帖子草稿。该工具通过提取 YouTube 视频的文字稿、内容摘要,生成符合您偏好的引人入胜的 LinkedIn 帖子,简化内容再利用。 - : 自动提取任何 YouTube 视频的文字稿 - : 生成简明摘要,语气和目标受众可定制 - : 创建专业的 LinkedIn 帖子,风格和语气可定制 - : 一次从 YouTube URL 切换到 LinkedIn 帖子 - 调整语气、受众、字数等以匹配您的个人品牌 - : 与支持 Model Context 协议的 AI 助手无缝协作 3. 根据示例创建一个 .env 文件: 该MCP服务器设计用于配合Claude Desktop及其他支持模型上下文协议的AI助手。如何与Claude Desktop一起使用: 1.
概述(AI 翻译)
一个模型上下文协议(MCP)服务器,自动生成 YouTube 视频中的专业 LinkedIn 帖子草稿。该工具通过提取 YouTube 视频的文字稿、内容摘要,生成符合您偏好的引人入胜的 LinkedIn 帖子,简化内容再利用。
目录
- 特色
- 安装
- 地方发展
- 与 Claude Desktop 结合使用
- 配置
- 使用情况
- 可用工具
- 工作流程示例
- 部署
- 许可证
特色
- YouTube 文字稿提取:自动从任何 YouTube 视频中提取文字稿
- 内容摘要:生成简明扼要的摘要,语气和目标受众可定制
- LinkedIn 帖子生成:创建具有可定制风格和语气的专业 LinkedIn 帖子
- 一站式工作流程:一次操作即可从YouTube链接切换到LinkedIn帖子
- 定制选项:调整语气、受众、字数等以匹配你的个人品牌
- MCP 集成:与支持 Model Context 协议的 AI 助手无缝协作
安装
地方发展
-
克隆仓库:
-
安装依赖:
-
创建一个“。
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
LinkedIn Post Generator
A Model Context Protocol (MCP) server that automates generating professional LinkedIn post drafts from YouTube videos. This tool streamlines content repurposing by extracting transcripts from YouTube videos, summarizing the content, and generating engaging LinkedIn posts tailored to your preferences.
Table of Contents
Features
- YouTube Transcript Extraction: Automatically extract transcripts from any YouTube video
- Content Summarization: Generate concise summaries with customizable tone and target audience
- LinkedIn Post Generation: Create professional LinkedIn posts with customizable style and tone
- All-in-One Workflow: Go from YouTube URL to LinkedIn post in a single operation
- Customization Options: Adjust tone, audience, word count, and more to match your personal brand
- MCP Integration: Works seamlessly with AI assistants that support the Model Context Protocol
Installation
Local Development
-
Clone the repository:
git clone https://github.com/NvkAnirudh/LinkedIn-Post-Generator.git cd LinkedIn-Post-Generator -
Install dependencies:
npm install -
Create a
.envfile based on the example:cp .env.example .env -
Add your API keys to the
.envfile:OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key -
Run the server:
npm run dev -
Test with MCP Inspector:
npm run inspect
Using with Claude Desktop
This MCP server is designed to work with Claude Desktop and other AI assistants that support the Model Context Protocol. To use it with Claude Desktop:
-
Configure Claude Desktop by editing the configuration file at
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(Mac) or%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows):{ "mcpServers": { "linkedin-post-generator": { "command": "npx", "args": [
安装
npx -y @smithery/cli@latest run @NvkAnirudh/linkedin-post-generator --key YOUR_SMITHERY_API_KEY --config {\"OPENAI_API_KEY\":\"YOUR_OPENAI_API_KEY\ \"YOUTUBE_API_KEY\":\"YOUR_YOUTUBE_API_KEY\"} --transport stdio配置
{
"mcpServers": {
"linkedin-post-generator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli@latest",
"run",
"@NvkAnirudh/linkedin-post-generator",
"--key",
"YOUR_SMITHERY_API_KEY",
"--config",
"{\"OPENAI_API_KEY\":\"YOUR_OPENAI_API_KEY\",\"YOUTUBE_API_KEY\":\"YOUR_YOUTUBE_API_KEY\"}",
"--transport",
"stdio"
]
}
}
}