프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

LinkedIn Ads

제작자: mharnett버전 1.0.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.mharnett/linkedin-ads

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP server for LinkedIn Campaign Manager — campaigns, creatives, and analytics

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어
  • 입력해야 할 값: LINKEDIN_CLIENT_ID, LINKEDIN_CLIENT_SECRET, LINKEDIN_ACCESS_TOKEN

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: LINKEDIN_CLIENT_ID, LINKEDIN_CLIENT_SECRET, LINKEDIN_ACCESS_TOKEN

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "linkedin-ads": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-linkedin-ads"
      ],
      "env": {
        "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your-value",
        "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add linkedin-ads --env LINKEDIN_CLIENT_ID=your-value --env LINKEDIN_CLIENT_SECRET=your-value --env LINKEDIN_ACCESS_TOKEN=your-value -- npx -y mcp-linkedin-ads

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "linkedin-ads": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-linkedin-ads"
      ],
      "env": {
        "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your-value",
        "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "linkedin-ads": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-linkedin-ads"
      ],
      "env": {
        "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your-value",
        "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • LINKEDIN_CLIENT_ID 필수 env
    LinkedIn OAuth app client ID
  • LINKEDIN_CLIENT_SECRET 비밀 필수 env
    LinkedIn OAuth app client secret
  • LINKEDIN_ACCESS_TOKEN 비밀 필수 env
    LinkedIn OAuth access token

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 mharnett 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 3564개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 3564개 중 3%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3564개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

LinkedIn Ads, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: LINKEDIN_CLIENT_ID, LINKEDIN_CLIENT_SECRET, LINKEDIN_ACCESS_TOKEN

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT10일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

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

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT10일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

LinkedIn Ads MCP Server

Production-grade MCP server for LinkedIn Campaign Manager API. Enables Claude to manage LinkedIn ad accounts, campaigns, ad sets, and creatives with full read/write support.

Features:

  • 7 tools -- production-tested
  • Multi-account management (multiple LinkedIn ad accounts)
  • Campaign and campaign group listing
  • Account and campaign performance analytics
  • Flexible pivot-based reporting (demographics, device, creative breakdowns)
  • Landing page click-based CTR (not total clicks)

Stats:

  • ⭐ Production-proven: active campaigns under management
  • 📊 Multi-client: per-client config, no client data in repo
  • 🔄 CTR accuracy: Uses landingPageClicks (not total clicks with engagement)
  • ✅ Full test coverage: 40+ contract tests

Installation

npm install mcp-linkedin-ads

Configuration

Security: Never share your .mcp.json file or commit it to git -- it may contain API credentials. Add .mcp.json to your .gitignore.

  1. Get OAuth credentials:
  • Go to LinkedIn Developer Portal
  • Create a new app with "Sign In with LinkedIn" + "Marketing Developer Platform"
  • Scopes: r_ads, rw_ads, w_member_social, r_organization_social, w_organization_social
  1. Create `config.json`:
   cp config.example.json config.json
  1. Fill in your credentials:
   {

"oauth": { "client_id": "YOUR_CLIENT_ID", "client_secret": "YOUR_CLIENT_SECRET" }, "clients": { "default": { "account_id": "YOUR_AD_ACCOUNT_ID", "name": "My Account" } } }

  1. Set environment variables (recommended for production):
   export LINKEDIN_ADS_CLIENT_ID="your_client_id"

export LINKEDIN_ADS_CLIENT_SECRET="your_client_secret" export LINKEDIN_ADS_ACCESS_TOKEN="your_access_token"

Environment variables
VariableRequiredDefaultPurpose
LINKEDIN_ADS_CLIENT_IDyes--OAuth client ID
LINKEDIN_ADS_CLIENT_SECRETyes--OAuth client secret
LINKEDIN_ADS_ACCESS_TOKENyes--OAuth access token
LINKEDIN_ADS_REFRESH_TOKENoptional--OAuth refresh token (rotated automatically when set)
LINKEDIN_ADS_MCP_WRITEoptionalfalseSet to true to expose mutating tools. Read-only by default.
Read-only by default

Write tools (currently linkedin_ads_create_predictive_audience and linkedin_ads_update_predictive_audience) are hidden from ListTools and refused at call time unless LINKEDIN_ADS_MCP_WRITE=true is set in the MCP server environment. This mirrors the Google Ads MCP gate. Motivation: prevent a casual LLM request from mutating production ad accounts without the operator explicitly opting in.

Each write also requires account_id and confirm_account_id set to the same id. The account is never resolved from the working directory or a default, and an update refuses a segment owned by a different account. Every write reads the object back and returns any field that did not stick as mismatches.

Predictive audiences (lookalikes)
ToolKind
linkedin_ads_list_predictive_audiencesread — every predictive audience in an account, with locations, seeds, size, build status
linkedin_ads_get_predictive_audienceread — one audience by parent DMP segment id
linkedin_ads_create_predictive_audiencewrite — parent DMP segment + audience, then read-back; dry_run supported
linkedin_ads_update_predictive_audiencewrite — partial update of name, locations, seeds, desired size; dry_run supported

Requirements and behaviour (verified live 2026-11-05):

  • The token needs the rw_dmp_segments scope (included in config.example.json). LinkedIn grants DMP write access per developer app.
  • These calls use LinkedIn-Version: 202607 regardless of api.version; the audience endpoints 404 at 202604.
  • desired_audience_count and at least one urn:li:geo: location are required on create.
  • Freshly created audiences 404 their POST/PATCH for a few seconds, and reads lag writes; the tools retry 404s and re-read before reporting a mismatch.
  • If create fails after the parent segment exists, the error names it; retry with existing_dmp_segment_id instead of creating a second parent.
  • Segments created after early September 2026 cannot be attached to campaigns through the API in our testing; attach them in Campaign Manager.

Usage

Start the server
npm start
Use with Claude Code

Add to ~/.claude.json:

{

"mcpServers": { "linkedin-ads": { "type": "http", "url": "http://localhost:3001" } } }

Claude Desktop: Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows).

Example API Calls
// Get client context

linkedin_ads_get_client_context({ working_directory: "/path/to/project" })

// List campaigns linkedin_ads_list_campaigns({ account_id: "511664399" })

// Get campaign performance linkedin_ads_campaign_performance({ start_date: "2026-01-01", end_date: "2026-03-31", time_granularity: "MONTHLY" })

// Flexible analytics (e.g. by seniority) linkedin_ads_analytics({ start_date: "2026-03-01", end_date: "2026-03-31", pivot: "MEMBER_SENIORITY" })

Key Data Conventions

CTR Calculation
  • Always use landingPageClicks (LP clicks), NOT clicks (total clicks)
  • Total clicks include social engagement (likes, comments, shares) which inflates CTR
  • This is critical for accurate campaign analysis
Campaign Status
  • DRAFT — Not yet active
  • ACTIVE — Actively serving
  • PAUSED — Paused manually
  • ARCHIVED — Historical record
Audience Targeting
  • Flexible targeting: flexible_spec array (OR logic between items)
  • Exclude targeting: exclude_spec array
  • Job titles, seniority levels, functions, locations all supported

CLI Tools

npm run dev                 # Run in dev mode (tsx)

npm run build # Compile TypeScript npm test # Run contract tests

Architecture

Files:

  • src/index.ts — MCP server, OAuth flow, tool handlers
  • src/tools.ts — Tool schema definitions
  • src/errors.ts — Error handling & classification
  • config.json — Credentials & client mapping

Error Handling:

  • OAuth errors: Clear messages for token refresh needed
  • Rate limits: Automatic retry with backoff (recommended by LinkedIn)
  • Invalid campaigns: Validation before creation (save API quota)

Development

Adding a New Tool
  1. Define schema in src/tools.ts
  2. Add handler in src/index.ts tool dispatch
  3. Test with contract test in .contract.test.ts
  4. Document in here
Testing
npm test -- --run        # Single run

npm test -- --watch # Watch mode

Troubleshooting

Config file not found
cp config.example.json config.json

Fill in your OAuth credentials and account IDs

Missing required credentials

Check that:

  • LINKEDIN_ADS_CLIENT_ID and LINKEDIN_ADS_CLIENT_SECRET are set (or in config.json)
  • config.json exists and contains at least one client with account_id
  • OAuth tokens are valid (they expire)
Rate limit exceeded

LinkedIn enforces strict rate limits. The server includes automatic retry with exponential backoff. If you hit limits:

  • Wait before retrying
  • Batch operations when possible
  • Reduce query frequency
CTR seems too low

Verify you're using landingPageClicks (LP clicks), not clicks (all interactions). The latter includes social engagement and will inflate CTR incorrectly.

License

MIT

Contributing

Contributions welcome! Please:

  1. Add tests for new tools
  2. Update README with new features
  3. Follow existing code style
  4. Tag release with version

Support

  • Issues: GitHub issues for bugs/feature requests
  • Docs: See docs/ folder for detailed API reference
  • Community: Discussions in GitHub

Built By

[Mark Harnett](https://www.linkedin.com/in/markharnett/) — Demand generation leader and paid media practitioner building AI-powered ad management tools. This server was born from managing LinkedIn campaigns across multiple clients and wanting Claude to handle campaign ops, performance analysis, and bulk creative updates autonomously.

Built with production workloads in mind: resilient API calls (circuit breakers, retry with backoff, response truncation), accurate CTR calculation (landing page clicks, not total clicks), and multi-account support.

Also by Mark: mcp-bing-ads -- Bing/Microsoft Ads MCP server with 10 tools.

Last Updated: 2026-03-13

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