PostHog MCP Server
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
作者による説明(英語の原文)
LinkedIn Learning course data: ratings, syllabus, skills. Paid, on Apify's hosted MCP.
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 2/3 合格 · 質問内容は提供元のサーバー(mcp.apify.com)を通ります
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要 · claude.ai かデスクトップアプリで一度設定すれば、チャットで使えます · 無料アカウントは 1 つまで
CustomizeConnectors
ここからコピーして Claude の同じ名前の欄に貼り付け、Continue を押します
LinkedIn Learninghttps://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-apiAuthentication は Claude が検出したままにして Add を押します
+ConnectorsLinkedIn Learning
LinkedIn Learning を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が LinkedIn Learning を使っていると言うか、回答に LinkedIn Learning のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT は法人向けプランのみ接続できます
Web 版 ChatGPT Business・Enterprise・Edu で、ワークスペースの管理者かオーナーが追加します · Free・Plus・Pro の場合:あなたの ChatGPT プランではまだ MCP を自分でつなげません
Plugins+Add custom MCP server
名前を入れ、Connection にアドレスを貼り付け、注意事項にチェックして Create as a plugin を押します
LinkedIn Learninghttps://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-api新しいチャットを開き、入力前にプラグインの一覧から LinkedIn Learning を選びます
LinkedIn Learning を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ ChatGPT が LinkedIn Learning を使っていると言うか、回答に LinkedIn Learning のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に OpenAI のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Claude Code につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --transport http linkedin-learning 'https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-api'LinkedIn Learning が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
LinkedIn Learning を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が LinkedIn Learning を使っていると言うか、回答に LinkedIn Learning のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要
LinkedIn Learning を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が LinkedIn Learning を使っていると言うか、回答に LinkedIn Learning のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげます · 約 2 分
キー不要、インストール不要
LinkedIn Learning を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が LinkedIn Learning を使っていると言うか、回答に LinkedIn Learning のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
Web 経由でつなぐアプリ用のアドレス
https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-apiJSON 設定は下の「開発者向け」にあります
Claude Code
claude mcp add --transport http linkedin-learning 'https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-api'Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"linkedin-learning": {
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-api"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"linkedin-learning": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=johnvc/linkedin-learning-api"
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
インターネット経由でつなげるアプリ
ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast
このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月11日にチェック
公開者(johnisanerd)がリポジトリの所有者(johnisanerd)ではありません。別の人が登録した可能性があります
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
465ミリ秒で応答(HTTP 401)
OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち2項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.1.0)がレジストリに届いたのは4 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URL で接続するので、リモート MCP に対応したアプリでも使えます(例:ChatGPT Business 以上)。
同じカテゴリには:PostHog MCP Server, Openshorts, Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.
Google Ads, Meta Ads, Google Analytics (GA4) & Search Console MCP server by Ryze AI
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
A Python and MCP quick-start for the LinkedIn Learning API on Apify. Search the public LinkedIn Learning course catalog by keyword, skill level, length or software, then pull the full record for any course: rating and rating count, written learner reviews, the complete syllabus with a description and a free-preview flag on every lesson, instructors with profile links, skills taught and certificate details. None of it needs a login, a cookie or a site license.
LinkedIn's own Learning API is available only through its Partner Program or a purchased site license, with OAuth keys an admin has to provision. This Actor reads the pages LinkedIn Learning already publishes to logged-out visitors and returns the same catalog metadata as JSON: course title, link, instructors, duration, viewer count and thumbnail from a search, or the full record with reviews and table of contents from a course URL. It covers the public catalog only. LinkedIn's reporting API, which returns learner activity for a licensed organization, is a different product and nothing here reads it. You pay per row: $0.10 per 1,000 search results and $0.50 per 1,000 full course records. Apify also applies its platform accounting events, $0.00001 per Actor start (one event per GB of run memory, at least one) and $0.00001 per stored dataset row.
The LinkedIn Learning API has two modes, set by mode. In search mode you pass queries (up to 25 keywords) or topics, optionally narrowed by sortBy, difficultyLevel, entityType, duration and softwareNames, and each course comes back as a search_result row with title, courseUrl, courseId, entityType, instructors, durationText, viewersText, releaseText and thumbnailUrl. LinkedIn serves at most 50 results per query, so expandWithFilters re-runs the query across LinkedIn's own filter combinations and merges the unique courses when you need a fuller course list. In details mode you pass courseUrls (course, lesson or learning path links, up to 200) and get a course_detail row with ratingValue, ratingCount, enrollmentCount, reviews, tableOfContents with a per-lesson isFree flag, skills, instructors, lessonCount, freeLessonCount, hasCertificate and certificateName. Setting enrichDetails to true on a search opens each found course and returns the full record instead, billed once at the full-record rate. The published task Extract LinkedIn Learning Course Reviews and Ratings runs details mode on three course URLs and returns the written review text with each reviewer's name, job title and profile link; run_course_reviews() in the example file makes the same details-mode call from Python, trimmed to the first of those three URLs so the first run costs about $0.0005.
Prerequisites: Python 3.11 or newer, uv, and a free Apify API token from apify.com.
git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-LinkedIn-Learning-API.git
cd Apify-LinkedIn-Learning-API uv sync cp .env.example .env # paste your token into .env uv run python linkedin-learning-api-example.py
Each example is a separate flag:
uv run python linkedin-learning-api-example.py --example default # search "python", 5 rows
uv run python linkedin-learning-api-example.py --example catalog # course catalog rows, each printed as JSON uv run python linkedin-learning-api-example.py --example reviews # written reviews for one course uv run python linkedin-learning-api-example.py --example new-courses # newest releases on a topic uv run python linkedin-learning-api-example.py --example all
Every example asks for a small number of rows on purpose. You pay per row delivered, so confirm the shape of the data first, then raise maxItems.
If you do not want a .env file, export the token instead:
export APIFY_API_TOKEN="paste_your_real_token_here" # replace with the token from your Apify account
uv run python linkedin-learning-api-example.py
A short list of what the Actor returns and what it costs, before the field-level detail in Features and Output Format.
The Actor reads only what LinkedIn Learning shows a logged-out visitor. There is no field for a session cookie and no OAuth step. Anyone with a free Apify token can run it.
tableOfContents lists every section and lesson with its own title, description, durationSeconds, url and an isFree flag, with freeLessonCount totalled on the course. That is how you find the free preview lessons without opening each page.
Search results are billed on the course-found event at $0.10 per 1,000; full records on course-detail at $0.50 per 1,000. Duplicates, error rows and the popular-courses page LinkedIn substitutes when a query matches nothing are never charged at the course-found or course-detail rate.
A full course record carries reviews whenever the course page publishes written reviews: the review text, its star rating, and the reviewer's authorName, authorJobTitle and authorProfileUrl, plus datePublished. Other course data tools stop at the star average and rating count; the written text and who wrote it are only on the course page.
LinkedIn shows at most 50 results for any one search. Run search mode across a set of keywords or topic pages, turn on expandWithFilters to get past that ceiling, and export the dataset as JSON, CSV or Excel. expandWithFilters repeats each query across LinkedIn's own filter combinations and merges the unique courses; within each query rows deduplicate on courseId, lessons on their own URL, so a course reached through two slugs is returned once; a course that matches two different queries appears once under each searchQuery. It is the closest thing to a LinkedIn Learning course catalog download that needs no account.
entityType separates COURSE, VIDEO and LEARNING PATH in search results. A learning path URL in details mode returns pathUrl, courseCount and the ordered courses inside it; a lesson URL returns that lesson joined to its parent courseId.
queries or topics, narrowed with sortBy, difficultyLevel, entityType, duration and softwareNames.expandWithFilters re-runs a query across LinkedIn's own filter combinations, the only route past the 50-results-per-query cap, so a course list longer than 50 rows comes from one run.course_detail, lesson or learning_path row for each.enrichDetails turns a search into full course records in one run, billed once per row at the full-record rate.freeLessonCount and the per-lesson isFree flag in tableOfContents show how much of each course is watchable without a subscription.queries or topics in one search and export the rows from every query, each labelled with its searchQuery, as JSON, CSV or Excel.body, rating, authorName, authorJobTitle, authorProfileUrl and datePublished.tableOfContents has its own description, durationSeconds, url and isFree flag.courseUrl is the canonical link with tracking parameters stripped; within each query (and within a details run) rows deduplicate on courseId, lessons on their own URL, so a course reached through two slugs is returned once; a course that matches two different queries appears once under each searchQuery.no_results and error rows are pushed so you can see what failed, and are never billed at the course-found or course-detail rate.Ready-made configurations with their own Store landing pages:
"project management" with maxItems 25; each row has title, link, instructors, duration, viewer count and thumbnail. Local: uv run python linkedin-learning-api-example.py --example catalog"cybersecurity", proving the catalog reads with no account and no session cookie.ratingValue, ratingCount and the written reviews. Local: uv run python linkedin-learning-api-example.py --example reviews"python" with enrichDetails true and maxItems 5, so each course row is a full record with rating, rating count, learner numbers, level and duration (learning path hits stay as search rows)."artificial intelligence" with sortBy RECENCY, newest first. Local: uv run python linkedin-learning-api-example.py --example new-coursesSchedule tip. Save any of these inputs as a Task on the Actor page and schedule it to run weekly. With sortBy set to RECENCY the dataset lists the newest courses on a topic every week, and with enrichDetails on it refreshes ratingValue, ratingCount and the written reviews for every course, without anyone touching it.
Basic, matching the default run:
{
"mode": "search", "queries": ["python"], "sortBy": "RELEVANCE", "difficultyLevel": "ANY", "entityType": "COURSE", "duration": "ANY", "maxItems": 5 }
Advanced, a filtered search enriched to full records:
{
"mode": "search", "queries": ["excel"], "softwareNames": ["Microsoft Excel"], "difficultyLevel": "BEGINNER", "duration": "BETWEEN_1_TO_2_HOURS", "sortBy": "POPULARITY", "maxItems": 10, "enrichDetails": true, "maxConcurrency": 5 }
Details mode, full records for URLs you already have:
{
"mode": "details", "courseUrls": [ "https://www.linkedin.com/learning/python-essential-training-18764650", "https://www.linkedin.com/learning/paths/getting-started-with-python" ] }
Only mode is required. Search settings apply when mode is search; courseUrls applies when mode is details. In search mode at least one of `qu
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