プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

LinkedIn Buying Signals

作者:nossa-yバージョン 1.1.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.getcleed/linkedin-buying-signals

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Find B2B prospects showing buying signals on LinkedIn and draft the outreach.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

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。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: マーケティング・SNS

インストール

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。

インストールの前に

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.getcleed.com/api/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http linkedin-buying-signals https://www.getcleed.com/api/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "linkedin-buying-signals": {
      "url": "https://www.getcleed.com/api/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "linkedin-buying-signals": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.getcleed.com/api/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.getcleed.com/api/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

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。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月8日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • get_sample_pipeline

    A fictional pipeline in exactly the shapes the real tools return: an ICP, the signal definitions, pipeline stats and six prospects with their signals, verbatim quotes and drafts. Works without any credential, so an agent can show what Getcleed produces before an account exists. N

  • list_prospects

    Search the saved prospects in the account. Filter by company, industry, job title, country, signal type, minimum number of signals, whether an email address is known, enrichment state, or whether they have been contacted. Ordered by signal count, then most recently saved.

  • get_prospect

    Everything known about one prospect: role, company, location, language, every detected signal with the verbatim quote from its source and the LinkedIn URL it came from, any existing email or LinkedIn draft, and outreach state.

  • get_pipeline_stats

    How the pipeline stands: how many prospects, how many carry signals, enrichment state, how many have an email address, how many were contacted, what was added in the last 7 days, the most common signal types, and the remaining plan quota.

  • list_signals

    The buying signals this account looks for: the predefined ones and the custom ones, each with the definition used to detect it and whether it is enabled. Use the returned type values with list_prospects and find_leads_from_signals.

  • get_icp

    The active ICP: target roles, industries, countries, company sizes, relevant keywords and any exclusions. This is what sourcing and scoring filter against.

  • add_leads_from_urls

    Save LinkedIn profiles as prospects and enrich them (name, role, company, industry, location, language). Skips anyone already saved. Counts against the import quota.

  • find_leads_from_signals

    Search recent LinkedIn posts on the topics of this account's own signal definitions, keep only posts a check can prove are on topic, and return the people who wrote, commented on or reacted to them, filtered against the ICP (role, industry, country) and ranked. Nothing is saved:

  • import_sourced_leads

    Save candidates returned by find_leads_from_signals. They arrive already enriched and with the signal attached, including the verbatim quote from the post that surfaced them. Counts against the import quota.

  • analyze_prospects

    Run the signal pipeline on prospects: enrich anyone missing company data, read their recent LinkedIn activity, and detect buying signals. Every signal kept must quote its source verbatim. Counts against the monthly analysis quota. Slow: expect up to a few minutes.

  • draft_email

    Write a personalised email for a prospect, built from their detected signals, in their language. Saves the draft on the prospect and returns it. Does not send.

  • draft_linkedin_message

    Write a short LinkedIn connection note for a prospect from their detected signals, in their language. Saves the draft and returns it. Does not send. Drafts follow the house rules (one fact about them, one question, no pitch, under 200 characters) and so must any note passed to se

  • send_email

    Send an email to a prospect from the connected mailbox. This reaches a real person immediately and cannot be undone. Pass the subject and body you want sent, or omit them to send the saved draft. Requires a mailbox connected in getcleed under Integrations.

  • send_linkedin_message

    Send a LinkedIn connection request with a note to a prospect from the connected LinkedIn account. This reaches a real person immediately and cannot be undone. Pass the note you want sent, or omit it to use the saved draft. Requires LinkedIn connected in getcleed under Integration

  • mark_email_sent

    Record that a prospect was emailed outside getcleed, so reporting and follow-ups stay correct.

  • create_custom_signal

    Teach the account a new buying signal to look for, described in plain language (for example "people complaining their onboarding takes too long"). Future analyses and sourcing will use it.

基本チェックi

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9日にチェック

  • ! 注意

    作者とリポジトリが一致

    公開者(getcleed.com)がリポジトリの所有者(nossa-y)ではありません。別の人が登録した可能性があります

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    531ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    16件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

マーケティング・SNSのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの3631件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの3631件のうち38%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3631件のうち51%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

LinkedIn Buying Signalsは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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。

今もメンテナンスされていますか?

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先月です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

代わりの候補

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

Google Analytics MCP

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

作者:surendranb成長中↓ 1088/週★ 24412 日前更新

パソコンで動く

作者のREADME

リポジトリにREADMEが見つかりません

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