publiar-mcp
MCP server for Publiar that writes LinkedIn lead magnets without fabricating facts, renders matching visuals, publishes to LinkedIn, and tracks engagement, with 19 tools over stdio.
README
<!-- mcp-name: io.github.TokDar2410621/publiar -->
publiar-mcp
Serveur MCP qui écrit des lead magnets LinkedIn et refuse d'inventer.
EN. MCP server for Publiar. Writes LinkedIn lead magnets that refuse to fabricate facts, renders the matching visual, publishes to LinkedIn and tracks what happened. 19 tools, stdio transport. Generated posts are in French. MIT.
Demande un post LinkedIn à un LLM, il te sort « après 7 semaines de tests intensifs, +340 % d'engagement ». Tu n'as rien testé pendant 7 semaines et le chiffre sort de nulle part. Tu le publies, quelqu'un demande la source, et tu n'en as pas.
Ce serveur applique six règles bloquantes avant d'écrire une ligne. Pas de chiffre sans source déclarée, pas de marque non citée, pas de client anonyme fictif, pas de durée de test imaginaire, pas d'années d'expérience sorties du chapeau, et pas de ressource promise dont l'URL ne répond pas. Si tu ne l'as pas dit, ça n'existe pas.
Installation
pip install publiar-mcp
Configuration
Génère une clé sur publiar.app/profile, section « Clés MCP ». Elle n'est affichée qu'une fois.
Claude Desktop, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json sur Windows,
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json sur macOS :
{
"mcpServers": {
"publiar": {
"command": "publiar-mcp",
"env": {
"PUBLIAR_API_KEY": "mcp_pub_xxxxx",
"PUBLIAR_API_URL": "https://api.publiar.app/api"
}
}
}
}
Cursor, ~/.cursor/mcp.json, même format. Claude Code :
claude mcp add publiar -e PUBLIAR_API_KEY=mcp_pub_xxxxx -- publiar-mcp
Redémarre complètement l'agent pour qu'il charge le serveur.
Les 19 outils
Écrire et rendre
| Outil | Ce qu'il fait |
|---|---|
generate_lead_magnet |
Post LinkedIn + visual_spec, à partir d'entrées structurées. Refuse si la matière manque. |
generate_pair |
Générateur de paires, motifs couplés et porte de preuve |
render_visual |
Rend un visual_spec en PNG 1080×1080, 8 archétypes |
render_gif |
Rend un GIF animé, publiable tel quel sur LinkedIn |
prepare_visual_base |
Fond cinématique généré, pour l'archétype dark_thumbnail |
Publier
| Outil | Ce qu'il fait |
|---|---|
publish_lead_magnet |
Publie texte + visuel sur LinkedIn. Deux phases : aperçu, puis confirmation. |
update_post |
Réécrit le texte d'un post déjà en ligne. L'URN, la date et l'engagement survivent. |
register_published |
Enregistre un post publié pour le suivi |
Mesurer et relancer
| Outil | Ce qu'il fait |
|---|---|
list_published |
Tes lead magnets publiés et leurs statistiques |
get_published_detail |
Détail d'un post, engagements et statut des DM |
set_published_status |
active, paused, completed, error |
toggle_published_dm |
Active ou coupe le DM automatique sur un post |
paste_comments |
Analyse des commentaires collés, prépare les DM à envoyer |
mark_engagement_sent |
Marque un DM comme envoyé |
poll_published_now |
Récolte via l'API. Renvoie vide, voir Limitations. |
Mémoire et corpus
| Outil | Ce qu'il fait |
|---|---|
add_memory |
Écrit dans ta mémoire. source et source_date obligatoires. |
list_corpus |
Les 45 lead magnets de référence analysés |
find_similar_corpus |
Recherche sémantique dans le corpus, pondérée par l'engagement |
whoami |
Vérifie l'authentification |
Les 8 archétypes visuels
Le serveur déduit l'archétype depuis ta matière, tu n'as pas à le choisir.
| Archétype | Déclencheur |
|---|---|
tool_pairing |
2 ou 3 outils combinés |
benchmark_table |
comparaison chiffrée de modèles ou de produits |
dark_thumbnail |
annonce de produit ou de lancement |
youtube_thumbnail |
audience grand public, titre fort |
selfie_workspace |
une photo de toi est fournie |
system_workflow_screenshot |
un screenshot de workflow est fourni |
file_tree_diagram |
une arborescence de stack ou de skills |
agent_role_diagram |
une équipe de 3 à 5 agents |
Une preuve réelle uploadée bat toujours une preuve générée. Si tu fournis une
photo, l'archétype est selfie_workspace, même si tu as aussi nommé deux outils.
Exemple
Génère un lead magnet sur Claude + Notion pour automatiser ma prise de notes. J'ai mesuré 3 h gagnées par jour depuis 2 mois. CTA : NOTION.
L'agent appelle generate_lead_magnet et te rend le post, les hashtags et le
visual_spec. render_visual en fait un PNG, publish_lead_magnet l'envoie.
Variables d'environnement
| Variable | Défaut | Rôle |
|---|---|---|
PUBLIAR_API_KEY |
— | Obligatoire. Clé mcp_pub_... créée sur publiar.app/profile |
PUBLIAR_API_URL |
https://api.publiar.app/api |
Endpoint REST |
PUBLIAR_TIMEOUT |
60 |
Délai HTTP en secondes |
PUBLIAR_LOG_LEVEL |
INFO |
Niveau de log sur stderr |
Architecture
Agent IA publiar-mcp API Publiar
Claude Desktop → ce paquet, → Django,
Cursor processus stdio api.publiar.app
│ │
│ Bearer mcp_pub_… │
└───────────────────────┘
HTTPS, JSON et NDJSON
Aucune logique métier ici. Ce paquet est un adaptateur de protocole ; tout vit dans le backend qui sert déjà publiar.app.
Sécurité
Les clés sont stockées hachées en SHA-256 côté serveur, la valeur brute n'est
montrée qu'à la création. Chaque clé est révocable depuis publiar.app/profile.
last_used_at est suivi pour repérer les clés dormantes. Le préfixe
mcp_pub_ reste visible pour identifier une clé sans la révéler.
Limitations connues
poll_published_now renverra toujours vide. Lire les commentaires d'un post
personnel exige la permission LinkedIn r_member_social, que LinkedIn classe
en accès privé et n'accorde plus. Utilise paste_comments : tu colles les
commentaires, le serveur fait le reste.
generate_lead_magnet consomme de l'inférence côté serveur.
Les envois d'images pour selfie_workspace et system_workflow_screenshot ne
passent pas encore par le MCP. L'agent doit fournir le base64 dans le spec.
Licence
MIT.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。