LinkedIn Post Generator

Gera rascunhos de posts profissionais para o LinkedIn a partir de vídeos do YouTube, resumindo seu conteúdo.

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LinkedIn Post Generator

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Um servidor MCP (Model Context Protocol) que automatiza a geração de rascunhos profissionais de posts para LinkedIn a partir de vídeos do YouTube. Esta ferramenta otimiza o reaproveitamento de conteúdo ao extrair transcrições de vídeos do YouTube, resumir o conteúdo e gerar posts envolventes para LinkedIn, adaptados às suas preferências.

Sumário

Recursos

  • Extração de Transcrição do YouTube: Extrai automaticamente transcrições de qualquer vídeo do YouTube
  • Resumo de Conteúdo: Gera resumos concisos com tom e público-alvo personalizáveis
  • Geração de Posts para LinkedIn: Cria posts profissionais para LinkedIn com estilo e tom personalizáveis
  • Fluxo de Trabalho Completo: Vá da URL do YouTube ao post no LinkedIn em uma única operação
  • Opções de Personalização: Ajuste tom, público, contagem de palavras e muito mais para combinar com sua marca pessoal
  • Integração MCP: Funciona perfeitamente com assistentes de IA que suportam o Model Context Protocol

Instalação

Desenvolvimento Local

  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/NvkAnirudh/LinkedIn-Post-Generator.git
cd LinkedIn-Post-Generator

  2. Instale as dependências:

    npm install

  3. Crie um arquivo .env com base no exemplo:

    cp .env.example .env

  4. Adicione suas chaves de API ao arquivo .env:

    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

  5. Execute o servidor:

    npm run dev

  6. Teste com o MCP Inspector:

    npm run inspect

Uso com Claude Desktop

Este servidor MCP foi projetado para funcionar com o Claude Desktop e outros assistentes de IA que suportam o Model Context Protocol. Para usá-lo com o Claude Desktop:

  1. Configure o Claude Desktop editando o arquivo de configuração em ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Mac) ou %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

    {
  "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"
      ]
    }
  }
}

    Substitua:

    • YOUR_SMITHERY_API_KEY pela sua chave de API do Smithery
    • YOUR_OPENAI_API_KEY pela sua chave de API da OpenAI
    • YOUR_YOUTUBE_API_KEY pela sua chave de API do YouTube (opcional)

  2. Reinicie o Claude Desktop

  3. No Claude Desktop, agora você pode acessar as ferramentas do LinkedIn Post Generator sem precisar definir as chaves de API novamente

Configuração

O aplicativo requer chaves de API para funcionar corretamente:

  1. Chave de API da OpenAI (obrigatória): Usada para resumo de conteúdo e geração de posts
  2. Chave de API do YouTube (opcional): Melhora a recuperação de metadados do YouTube

Você pode fornecer essas chaves de três maneiras:

1. Via Configuração do Claude Desktop (Recomendado)

Ao usar com o Claude Desktop e o Smithery, a melhor abordagem é incluir suas chaves de API no arquivo de configuração do Claude Desktop, conforme mostrado na seção Uso com Claude Desktop. Dessa forma, as chaves são passadas automaticamente ao servidor MCP, e você não precisa defini-las novamente.

2. Como Variáveis de Ambiente

Ao executar localmente, você pode definir as chaves de API como variáveis de ambiente em um arquivo .env:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
YOUTUBE_API_KEY=your_youtube_api_key

3. Usando a Ferramenta de Definição de Chaves de API

Se você não forneceu as chaves de API por meio da configuração ou das variáveis de ambiente, pode defini-las diretamente pela interface MCP usando a ferramenta set_api_keys.

Uso

Ferramentas Disponíveis

Definir Chaves de API

  • Ferramenta: set_api_keys
  • Finalidade: Configurar suas chaves de API
  • Parâmetros:
    • openaiApiKey: Sua chave de API da OpenAI (obrigatória)
    • youtubeApiKey: Sua chave de API do YouTube (opcional)

Verificar Chaves de API

  • Ferramenta: check_api_keys
  • Finalidade: Verificar o status da configuração das suas chaves de API

Extrair Transcrição

  • Ferramenta: extract_transcript
  • Finalidade: Obter a transcrição de um vídeo do YouTube
  • Parâmetros:
    • youtubeUrl: URL do vídeo do YouTube

Resumir Transcrição

  • Ferramenta: summarize_transcript
  • Finalidade: Criar um resumo conciso do conteúdo do vídeo
  • Parâmetros:
    • transcript: O texto da transcrição do vídeo
    • tone: Educacional, inspirador, profissional ou conversacional
    • audience: Geral, técnico, empresarial ou acadêmico
    • wordCount: Contagem aproximada de palavras para o resumo (100-300)

Gerar Post para LinkedIn

  • Ferramenta: generate_linkedin_post
  • Finalidade: Criar um post para LinkedIn a partir de um resumo
  • Parâmetros:
    • summary: Resumo do conteúdo do vídeo
    • videoTitle: Título do vídeo do YouTube
    • speakerName: Nome do palestrante (opcional)
    • hashtags: Hashtags relevantes (opcional)
    • tone: Primeira pessoa, terceira pessoa ou líder de opinião
    • includeCallToAction: Se deve incluir uma chamada para ação

Tudo em Um: Do YouTube ao Post no LinkedIn

  • Ferramenta: youtube_to_linkedin_post
  • Finalidade: Fluxo de trabalho completo, da URL do YouTube ao post no LinkedIn
  • Parâmetros:
    • youtubeUrl: URL do vídeo do YouTube
    • tone: Tom desejado para o post
    • Além de opções adicionais de personalização

Exemplo de Fluxo de Trabalho

  1. Defina suas chaves de API usando a ferramenta set_api_keys
  2. Use a ferramenta youtube_to_linkedin_post com uma URL do YouTube
  3. Receba um rascunho completo de post para LinkedIn pronto para publicar

Implantação

Este servidor está implantado no Smithery, uma plataforma para hospedar e compartilhar servidores MCP. A configuração de implantação está definida no arquivo smithery.yaml.

Para implantar sua própria instância:

  1. Crie uma conta no Smithery
  2. Instale a CLI do Smithery: 
    npm install -g @smithery/cli
  3. Implante o servidor: 
    smithery deploy

Contribuição

Contribuições são bem-vindas e apreciadas! Veja como você pode contribuir para o LinkedIn Post Generator:

Relatando Problemas

  • Use o rastreador de problemas do GitHub para relatar bugs ou sugerir recursos
  • Forneça informações detalhadas sobre o problema, incluindo etapas para reproduzir, comportamento esperado e comportamento real
  • Inclua detalhes do seu ambiente (SO, versão do Node.js, etc.) ao relatar bugs

Pull Requests

  1. Faça um fork do repositório
  2. Crie um novo branch (git checkout -b feature/your-feature-name)
  3. Faça suas alterações
  4. Execute os testes para garantir que suas alterações não quebrem a funcionalidade existente
  5. Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Add some feature')
  6. Envie para o branch (git push origin feature/your-feature-name)
  7. Abra um Pull Request

Diretrizes de Desenvolvimento

  • Siga o estilo e as convenções de código existentes
  • Escreva código claro e comentado
  • Inclua testes para novos recursos
  • Atualize a documentação para refletir suas alterações

Sugestões de Recursos

Se você tiver ideias para novos recursos ou melhorias:

  1. Verifique os problemas existentes para ver se sua sugestão já foi proposta
  2. Se não, abra um novo problema com o rótulo 'enhancement'
  3. Descreva claramente o recurso e seus benefícios potenciais

Documentação

Melhorias na documentação são sempre bem-vindas:

  • Corrija erros de digitação ou esclareça a documentação existente
  • Adicione exemplos ou casos de uso
  • Melhore a estrutura ou a organização da documentação

Ao contribuir para este projeto, você concorda que suas contribuições serão licenciadas sob a Licença MIT do projeto.

Licença

MIT