publiar-mcp

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. 22 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 22 outils

Commencer

Outil	Ce qu'il fait
get_brief	LE point de départ : la méthode complète (règles R1-R8, jury de relecture, hook), l'archétype déduit, les 5 voisins du corpus, ta mémoire et tes ressources, en un appel

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
add_resource	Héberge la ressource promise (markdown → page publique /r/slug), vues comptées
list_resources	Tes ressources hébergées et combien de commentateurs ont ouvert le lien
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.