Taplio
官方從 claude 或 chatgpt 管理你的 Linkedin 帳戶
你可以用 Taplio MCP 做什麼？
- 載入帳號情境 — 呼叫
get_me以載入你的身分、內容偏好和今日的 LinkedIn 統計資料，然後再開始草擬。 - 草擬並排程貼文 — 建立、編輯和排程 LinkedIn 草稿，或在你確認後立即發佈。
- 檢視貼文成效 — 列出你的貼文，並針對選定的日期範圍提取帳號或單篇貼文的分析資料。
- 研究靈感 — 依關鍵字、按讚數和作者追蹤者人數搜尋其他創作者的 LinkedIn 貼文。
- 與內容互動 — 尋找可留言的貼文、草擬並排入留言或回覆，以及排入按讚。
- 排入邀請請求 — 依 LinkedIn 使用者名稱傳送邀請請求，並查看或取消其狀態。
文件
Taplio LinkedIn MCP 伺服器
-brightgreen.svg){kind=icon}
Taplio LinkedIn MCP 伺服器是一個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，可將 AI 工具直接連接到你的 Taplio 帳戶，並透過它連接到你的 LinkedIn 影響力。它讓 AI 代理、助理和聊天用戶端能夠草擬、排程和發佈 LinkedIn 貼文、瀏覽你已發佈的內容、從其他創作者那裡尋找靈感、閱讀你的 分析資料，並進行互動：尋找值得留言的貼文、草擬留言和回覆、按讚貼文，以及發送 邀請連結，全部透過自然語言完成。
將你的 MCP 主機指向 Taplio 伺服器，你就可以提出這樣的請求：
- 「草擬一篇關於我們新 MCP 發佈的 LinkedIn 貼文，並排程在週二上午 9 點。」
- 「顯示我最近 10 篇貼文，以及哪一篇獲得最多曝光。」
- 「找出 20 篇關於
linkedin ghostwriting的高成效貼文，來自追蹤者少於 5 萬的創作者。」 - 「過去 30 天我的追蹤者和互動趨勢如何？」
使用案例
- 將原始想法轉化為可直接發佈的 LinkedIn 貼文，採用你自己的語氣和主題。
- 從任何支援 MCP 的用戶端自動化草稿建立、排程和發佈。
- 在你真實的 LinkedIn 資料之上，建立 AI 輔助的內容工作流程和報告。
- 無需離開你的助理，即可從你的發佈歷史中擷取洞察和分析。
目錄
遠端 Taplio MCP 伺服器
Taplio 以託管的遠端 MCP 伺服器形式提供。無需在本機安裝或執行任何東西：你的 MCP 主機 透過 HTTP 連接到 Taplio 端點，並使用 OAuth 進行驗證。
| 屬性 | 值 |
|---|---|
| 傳輸方式 | Streamable HTTP（遠端） |
| 端點 | https://mcp.taplio.com/ |
| 驗證 | OAuth 2.0（在瀏覽器中授權，無需貼上 API 金鑰） |
| 範圍 | 已驗證使用者自己的 Taplio + LinkedIn 帳戶 |
| 伺服器提示 | 先呼叫 get_me 以載入身分和設定 |
由於伺服器是遠端且基於 OAuth，你永遠不需要將密鑰複製到設定檔中。存取權與你在瀏覽器中 核准的 Taplio 帳戶綁定，且可隨時從 Taplio 撤銷。
先決條件
- 一個已連接 LinkedIn 的有效 Taplio 帳戶。
- 一個支援 MCP 的主機（Claude Code、Claude Desktop、Manus、搭配 Copilot 的 VS Code、Cursor、Windsurf、Grok、Mistral Le Chat、Raycast，或任何透過 HTTP 使用 MCP 的用戶端）。
- 首次連線時可用的瀏覽器，以完成 OAuth 授權。
安裝
Claude Code
claude mcp add --transport http taplio https://mcp.taplio.com/
然後在 Claude Code 中執行 /mcp，並在提示時於瀏覽器中授權 taplio。
Claude Desktop / claude.ai 連接器
一鍵操作： 開啟 此連結 以取得已預先填入 Taplio 名稱和 URL 的「新增自訂連接器」對話框，然後按一下 新增。
或手動操作：在 Claude Desktop 或 claude.ai 上，開啟 設定 -> 連接器 -> 新增自訂連接器，然後 輸入：
- 名稱：
Taplio - URL：
https://mcp.taplio.com/
核准 OAuth 畫面。Taplio 工具接著會出現在工具選擇器中。
Manus
Taplio 是原生 Manus 外掛：一鍵操作，無需貼上伺服器 URL。
- 開啟 Manus 外掛目錄。
- 找到 Taplio 並按一下 連接。
- 登入你的 Taplio 帳戶並核准存取。
Taplio 工具接著會在你的 Manus 任務中可用。
VS Code
新增到你的使用者或工作區 MCP 設定（.vscode/mcp.json）：
{
"servers": {
"taplio": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.taplio.com/"
}
}
}
Cursor
在 ~/.cursor/mcp.json 中（或 設定 -> MCP -> 新增）：
{
"mcpServers": {
"taplio": {
"url": "https://mcp.taplio.com/"
}
}
}
Windsurf
在 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json 中：
{
"mcpServers": {
"taplio": {
"serverUrl": "https://mcp.taplio.com/"
}
}
}
Grok
在 grok.com 上，開啟 外掛 -> 新增連接器 -> 自訂，然後輸入：
- 名稱：
Taplio - 伺服器 URL：
https://mcp.taplio.com/
按一下 新增連接器，並在彈出視窗中核准 Taplio 登入。在你的提示中提及 Taplio（例如 「使用 Taplio 給我今天的 LinkedIn 統計資料」），以便 Grok 選用該連接器。
Mistral Le Chat
在 Le Chat 中，開啟 上下文 -> 連接器 -> 新增連接器 -> 新增自訂連接器，然後輸入：
- 連接器名稱：
Taplio - 伺服器：
https://mcp.taplio.com/
驗證會自動偵測（OAuth 2.1）。按一下 新增連接器 並核准 Taplio 登入。如果 Le Chat 回覆沒有可用的 Taplio 連接器，請在你的提示中指名該工具（例如「使用 Taplio 連接器的 get_me 工具」）。
Raycast
安裝 Model Context Protocol Registry
擴充功能，執行 搜尋伺服器，保留 官方 登錄庫，搜尋 taplio，然後選擇
安裝伺服器。Raycast 會透過 HTTP 連線並開啟 Taplio 登入。
Smithery
開啟 smithery.ai/servers/taplio/linkedin-mcp，按一下 新增至工具箱，然後在你的工具箱中對 Taplio 連接器按一下 驗證。
通用 MCP 設定
任何支援透過 HTTP 使用遠端 MCP 伺服器的用戶端都可以使用：
{
"mcpServers": {
"taplio": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.taplio.com/"
}
}
}
驗證
Taplio MCP 伺服器使用 OAuth 2.0。首次使用時，你的用戶端會開啟瀏覽器視窗，讓你在其中登入 Taplio 並核准存取。伺服器接著會代表該單一帳戶執行操作。你的用戶端設定中不會儲存任何 API 金鑰、權杖或 LinkedIn 憑證。你可以隨時從 Taplio 帳戶設定中撤銷存取權。
工具集
這些工具按功能分組為工具集。所有工具集都對已驗證使用者自己的帳戶執行操作。
| 工具集 | 說明 |
|---|---|
| 帳戶與分析 | 身分、內容偏好、貼文，以及帳戶和單篇貼文分析。 |
| 草稿與媒體 | 建立、讀取、列出、編輯和刪除草稿；上傳和附加媒體。 |
| 排程與發佈 | 立即發佈草稿、排程，或取消排程並移回草稿。 |
| 靈感 | 搜尋其他創作者的 LinkedIn 貼文，以成效良好的內容為範本。 |
| 互動 | 尋找值得互動的貼文和留言、留言、回覆和按讚。 |
| 人脈 | 將邀請連結排入佇列並後續追蹤。 |
工具
全部 35 個工具。唯讀工具永遠不會變更任何內容；寫入工具會變更你的 Taplio 草稿或在 LinkedIn 上執行操作，
支援工具註解的用戶端會在執行前要求確認。完整的輸入結構描述由伺服器傳回
（tools/list）；下方的工具參考詳細說明核心工具。
帳戶與分析
get_me（唯讀）：你的身分、內容偏好和今天的 LinkedIn 統計資料。請先呼叫它。list_posts（唯讀）：你的 LinkedIn 貼文，最新的在前，來自 Taplio 以及直接在 LinkedIn 上發佈的內容。get_post（唯讀）：依 Taplio id 或 LinkedIn urn 取得單篇貼文。get_analytics_overview（唯讀）：隨時間變化的帳戶分析：追蹤者、曝光、互動。get_post_analytics（唯讀）：單篇貼文的曝光、按讚、留言和分享。
草稿與媒體
list_drafts（唯讀）：你尚未發佈的 LinkedIn 貼文草稿。get_draft（唯讀）：依 id 取得單一草稿。create_draft（寫入）：建立草稿，可選擇附帶媒體。update_draft（寫入）：改寫草稿或附加媒體到草稿。delete_draft（寫入）：永久刪除草稿。list_media（唯讀）：已上傳到 Taplio 的媒體。create_media_upload_url（寫入）：取得用於圖片、影片、GIF 或 PDF 的一次性上傳 URL。attach_media_from_url（寫入）：從公開 URL 將媒體附加到草稿。pick_media（寫入）：在支援 MCP Apps 的用戶端中，從你的資料庫附加媒體的互動式面板。upload_media（寫入）：在支援 MCP Apps 的用戶端中，上傳新檔案並附加的互動式面板。
排程與發佈
schedule_draft（寫入）：排程草稿在未來某個時間自動發佈。unschedule（寫入）：將已排程的貼文移回草稿。publish_draft（寫入）：立即發佈草稿。它會上線且無法復原。
靈感
search_inspiration（唯讀）：搜尋其他創作者的 LinkedIn 貼文，尋找經過驗證的格式和角度。
互動
find_posts_to_comment（唯讀）：值得留言的貼文，來自你的貼文、精選動態或個人化精選。list_comment_feeds（唯讀）：可用於互動的精選動態。find_comments_to_reply（唯讀）：仍值得回覆的貼文留言。list_comment_drafts（唯讀）：你的留言草稿，同時也是佇列和歷史記錄。get_comment_draft（唯讀）：單一留言草稿，用於確認是否已發佈。create_comment_draft（寫入）：草擬留言或回覆。此時尚未有任何內容送到 LinkedIn。update_comment_draft（寫入）：在留言草稿送出前改寫它。commit_comment_draft（寫入）：將留言排入佇列，以你的名義在 LinkedIn 上發佈。cancel_comment_draft（寫入）：在已排入佇列的留言送出前取消它。like_post（寫入）：將對貼文或留言的按讚排入佇列。get_post_like（唯讀）：你排入佇列的按讚狀態。cancel_like（寫入）：在已排入佇列的按讚送出前取消它。
人脈
list_connection_requests（唯讀）：你排入佇列的每個邀請連結及其狀態。send_connection_request（寫入）：依 LinkedIn 使用者名稱將邀請連結排入佇列給某人。get_connection_request（唯讀）：某個使用者名稱最新邀請的狀態。cancel_connection_request（寫入）：在已排入佇列的邀請連結送出前取消它。
工具參考
個人檔案
get_me
請先閱讀此項以了解概況。傳回使用者的身分和內容偏好，讓你能據此調整輸出
並辨識他們自己的貼文：顯示名稱和 LinkedIn @handle（一個使用者可能有多個別名，因此請同時檢查
兩者），以及 ai_settings（產業、角色、語言、目標受眾、主題、關鍵字、描述）和今天的
LinkedIn 統計資料（追蹤者、連結、個人檔案檢視次數）。
無參數。
草稿
create_draft
建立新的 LinkedIn 貼文草稿（未發佈）。之後使用 schedule_draft 或 publish_draft 發佈它。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
content | string | 是 | 草稿的內文。1 到 3000 個字元。 |
get_draft
依 id 取得單一 LinkedIn 貼文草稿。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 草稿的 id（來自 list_drafts）。 |
list_drafts
列出使用者尚未發佈的 LinkedIn 貼文草稿。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
limit | integer | 否 | 要回傳的草稿數量上限。預設為 25，上限為 100。 |
cursor | string | 否 | 來自先前回應的分頁權杖。 |
update_draft
更新現有草稿的內容。只有草稿可以編輯：已發佈或已排程的貼文無法編輯。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 要更新的草稿 id（來自 list_drafts）。 |
content | string | 是 | 新的完整內文（取代現有內容）。1 到 3000 個字元。 |
delete_draft
永久刪除 LinkedIn 貼文草稿。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 要永久刪除的草稿 id。 |
發佈
publish_draft
立即將草稿發佈到 LinkedIn。此操作會立即上線且無法復原。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 要立即發佈的草稿 id。 |
schedule_draft
排程草稿在未來某個時間自動發佈。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 要排程的草稿 id（來自 list_drafts）。 |
scheduled_for | string | 是 | ISO 8601 日期時間（例如 2026-06-10T14:30:00Z）。至少須為未來 2 分鐘。 |
unschedule
取消排程已排程的貼文，將其退回草稿，以便您編輯、重新排程或刪除。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 已排程貼文的 id（來自 list_posts）。 |
貼文
list_posts
列出使用者的 LinkedIn 貼文（狀態為 scheduled、sending 或 sent），最新的在前。草稿一旦排程或發佈後
就會成為貼文。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
status | enum | 否 | 依 scheduled、sending 或 sent 篩選。省略則包含全部三種。 |
from | string | 否 | 僅限此日期當天或之後的貼文（YYYY-MM-DD 或 ISO 8601，UTC）。 |
to | string | 否 | 僅限此日期當天或之前的貼文（YYYY-MM-DD 或 ISO 8601，UTC）。 |
limit | integer | 否 | 要回傳的貼文數量上限。預設為 25，上限為 100。 |
cursor | string | 否 | 來自先前回應的分頁權杖。 |
get_post
依 id 取得單一 LinkedIn 貼文。貼文的狀態為 scheduled、sending 或 sent；草稿則另屬
（請使用 get_draft）。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
id | string | 是 | 貼文的 id（來自 list_posts）。 |
分析
get_analytics_overview
取得使用者的 LinkedIn 分析總覽（追蹤者、曝光次數、互動）。未指定日期範圍時 預設為今天。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
from | string | 否 | 開始日期（YYYY-MM-DD，UTC）。預設為今天；範圍上限為 90 天。 |
to | string | 否 | 結束日期（YYYY-MM-DD，UTC）。預設為今天；範圍上限為 90 天。 |
metrics | string | 否 | 以逗號分隔的子集：followers, connections, profile_views, impressions, likes, comments, shares。省略則包含全部。 |
granularity | enum | 否 | 時間分桶大小；僅支援 day（預設）。 |
get_post_analytics
列出使用者的逐篇貼文分析（曝光次數、按讚數、留言數、分享數），預設為最近 7 天。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
from | string | 否 | 開始日期（YYYY-MM-DD，UTC）。預設為 7 天前；範圍上限為 90 天。 |
to | string | 否 | 結束日期（YYYY-MM-DD，UTC）。預設為今天；範圍上限為 90 天。 |
limit | integer | 否 | 要回傳的貼文數量上限。預設為 25，上限為 100。 |
cursor | string | 否 | 來自先前回應的分頁權杖。 |
靈感
search_inspiration
搜尋其他創作者的 LinkedIn 貼文，作為靈感來源。
| 參數 | 類型 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|---|
query | string | 否 | 對貼文內容進行自由文字搜尋。省略則瀏覽熱門貼文。 |
lang | string | 否 | 依 ISO 639-1 語言代碼篩選（例如 en、fr）。 |
min_likes | integer | 否 | 僅限按讚數至少達此數量的貼文。0-1000；預設為 50。 |
min_comments | integer | 否 | 僅限留言數至少達此數量的貼文。0-1000；預設為 0。 |
min_char_count | integer | 否 | 僅限字元數至少達此數量的貼文。0-10000；預設為 500。 |
max_followers | integer | 否 | 僅限作者追蹤者數至多達此數量的貼文。預設為 100000。 |
min_days_old | integer | 否 | 僅限至少 N 天前的貼文（0-365）；預設為 1。會覆寫 from/to。 |
max_days_old | integer | 否 | 僅限最近 N 天內的貼文（0-365）。會覆寫 from/to。 |
from | string | 否 | 僅限此日期當天或之後的貼文。若已設定 min/max_days_old 則忽略。 |
to | string | 否 | 僅限此日期當天或之前的貼文。若已設定 min/max_days_old 則忽略。 |
limit | integer | 否 | 要回傳的貼文數量上限。最小為 1；預設為 30。 |
建議工作流程
- 在每次工作階段開始時呼叫一次
get_me，以載入使用者的語氣、主題、語言與統計資料。 - 使用
search_inspiration，讓新內容以目前該領域中有效的做法為基礎。 - 使用
create_draft撰寫草稿，並使用update_draft反覆調整。 - 使用
schedule_draft（建議）或publish_draft（立即）發佈。 - 使用
get_analytics_overview與get_post_analytics產生報告，並與list_posts交叉參照。 - 使用
find_posts_to_comment與find_comments_to_reply進行互動，使用create_comment_draft撰寫草稿，並且只有在 使用者同意後才呼叫commit_comment_draft、like_post或send_connection_request。
資料庫與生命週期模型
草稿與貼文是同一項目在其生命週期不同階段的形態：
create_draft ─┐
├─> [ DRAFT ] ──schedule_draft──> [ scheduled ] ──(auto)──> [ sending ] ──> [ sent ]
update_draft ─┘ │ │
└──────publish_draft───────────┴──(immediate)──> [ sending ] ──> [ sent ]
[ scheduled ] ──unschedule──> [ DRAFT ]
- 草稿位於草稿清單中（
list_drafts），且是唯一可編輯的階段。 - 排程或發佈草稿會使其成為貼文，並移至貼文清單（
list_posts）。 unschedule會將已排程的貼文退回草稿；已sent的貼文無法收回。
限制與安全
- 貼文長度： 1 到 3000 個字元（
create_draft、update_draft）。 - 排程：
scheduled_for至少須為未來 2 分鐘，採用 ISO 8601，建議使用 UTC。 - 分析範圍： 每次查詢上限為 90 天；若結果集較大，請使用
cursor分頁。 - 不可逆操作：
publish_draft會立即上線，而delete_draft為永久操作。呼叫任一項前請先確認意圖。 - 佇列式互動：
commit_comment_draft、like_post與send_connection_request會將動作排入佇列；該動作會在數分鐘或數小時後送達 LinkedIn，並以維持帳號安全為原則控制節奏。每個動作在送出前皆可取消 （cancel_comment_draft、cancel_like、cancel_connection_request），一旦送出即不可逆。 - 範圍： 每個工具僅作用於已驗證使用者本人的 Taplio 與 LinkedIn 帳號。
疑難排解
- 工具未出現： 請確認伺服器 URL 為
https://mcp.taplio.com/，且您已完成 OAuth 瀏覽器步驟。重新執行/mcp（Claude Code）或重新連接連接器。 401/ 驗證錯誤： 您的工作階段可能已過期或被撤銷。請在瀏覽器中重新連接並重新授權。- 無法編輯貼文： 只有草稿可以編輯。若貼文已排程，請先呼叫
unschedule；若貼文為sent，則已無法變更。 - 分析資料為空： 新發佈的貼文需要一些時間才能累積指標；也請檢查您的日期範圍是否超過 90 天上限。
貢獻
此儲存庫記錄 Taplio LinkedIn MCP Server。請參閱 CONTRIBUTING.md，了解如何 回報文件相關問題或提出改進建議。如需產品支援，請聯絡 Taplio。
授權
本專案依 MIT 授權條款授權。請參閱 LICENSE。