flin-linkedin-ads-mcp
A read-only MCP server for LinkedIn Ads that enables users to query ad accounts, campaigns, creatives, insights, and company intelligence via natural language.
README
flin-linkedin-ads-mcp
flin-linkedin-ads-mcp ist ein strikt read-only MCP Server für LinkedIn Ads.
Er ist dafür gebaut, direkt in Claude über MCP eingebunden und getestet zu werden.
Features
- Read-only Zugriff auf LinkedIn Ads Daten
- Ad Accounts lesen
- Campaign Groups lesen
- Campaigns lesen
- Creatives lesen
- Share-Content lesen (
get_share_content, best effort für Bild-URLs) - Insights/Analytics lesen
- Company Intelligence lesen (
/accountIntelligence, private API Access nötig) - Keine Schreiboperationen in
v0.1.x
Scope v0.1.x (strict read-only)
- Kein Create/Update/Delete
- Kein Pause/Resume
- Kein generischer Proxy-Endpunkt
- Kein eingebauter OAuth-Refresh-Flow im MCP selbst
Direkt in Claude testen
Variante A: Lokal aus diesem Repo (empfohlen zum Entwickeln)
In Claude:
SettingsöffnenDeveloperöffnen- MCP Config bearbeiten
- Diesen Server eintragen:
{
"mcpServers": {
"flin-linkedin-ads-mcp-local": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/Users/nicolasg/Antigravity/flin-linkedin-ads-mcp",
"flin-linkedin-ads-mcp"
],
"env": {
"LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "AQX...",
"LINKEDIN_API_VERSION": "202603",
"LINKEDIN_RESTLI_PROTOCOL_VERSION": "2.0.0"
}
}
}
}
Danach Claude neu starten.
Variante B: Via uvx (wenn Paket publiziert ist)
{
"mcpServers": {
"flin-linkedin-ads-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["--refresh", "flin-linkedin-ads-mcp"],
"env": {
"LINKEDIN_ACCESS_TOKEN": "AQX...",
"LINKEDIN_API_VERSION": "202603",
"LINKEDIN_RESTLI_PROTOCOL_VERSION": "2.0.0"
}
}
}
}
2-Minuten Smoke Test in Claude
Nach dem Restart in Claude diese Calls testen:
list_ad_accountslist_campaignsget_insightsmitpivot=campaign
Wenn list_campaigns eine Auswahl zurückgibt, den Call mit einem vorgeschlagenen ad_account_id wiederholen.
Hinweis zu get_insights:
- Der MCP nutzt den LinkedIn
analyticsFinder mit Single-Pivot. - Implementierung ist auf die Dokumentation
view=li-lms-2026-03ausgerichtet. date_fromist Pflicht (LinkedInadAnalyticserwartetdateRange).- Unterstützte
fieldsfolgen der Metrics-Tabelle aus der offiziellen Reporting-Schema-Doku (max. 20 Felder pro Request). - Der Server nutzt intern
pivot.value/timeGranularity.valueund hat zusätzlich einen Fallback auf Legacy-Parameternamen für bessere API-Kompatibilität. - Neuere Video/Event-Felder sind enthalten, z. B.
videoWatchTime,averageVideoWatchTime,eventViews,eventWatchTime,averageEventWatchTime.
Beispiel für einen stabilen Test-Call:
{
"ad_account_id": "508834004",
"date_from": "2025-08-01",
"date_to": "2025-12-31",
"fields": [
"impressions",
"clicks",
"costInLocalCurrency",
"dateRange"
],
"pivot": "account",
"time_granularity": "MONTHLY"
}
get_insights Parameter (2026-03)
Wichtigste Parameter:
pivot: z. B.account,campaign_group,campaign,creative,member_company_size,member_industry,member_seniority,member_job_title,member_job_function,member_country_v2,member_region_v2,member_company,member_county,share,company,conversiontime_granularity:DAILY,MONTHLY,ALL,YEARLYfields: Liste aus der offiziellen Metrics-Tabelle, maximal 20 Einträge, case-sensitive- Kompatibilitätsfelder:
pivotValue→pivotValues,clickThroughRate(berechnet alsclicks / impressions),costPerClick(berechnet alscostInLocalCurrency / clicks)
- Kompatibilitätsfelder:
date_from:YYYY-MM-DD(Pflicht)date_to: optional,YYYY-MM-DD
Facets/Filter:
ad_account_id(ein Konto) oderaccount_ids(mehrere Konten)- optional zusätzlich:
campaign_ids,campaign_group_ids,creative_ids,share_ids,company_ids - optional:
campaign_type,objective_type - optional Sortierung:
sort_by_field+sort_order(müssen zusammen angegeben werden)
Kompatibilität:
entity_idsbleibt für Backward-Kompatibilität erhalten (z. B. beipivot=campaign).
list_creatives / get_creative Bild-URL (optional)
Für Creative-Calls kann optional das Derived-Field imageUrl in fields angefordert werden.
imageUrlwird bevorzugt direkt aus dem Creative-contentextrahiert.- Falls dort keine Bild-URL enthalten ist und eine
content.referenceaufurn:li:adDirectSponsoredContent:*zeigt, versucht der MCP zusätzlich eine Auflösung überadDirectSponsoredContents/{urn}. - Falls dort keine Bild-URL enthalten ist und eine Share-Referenz vorhanden ist, versucht der MCP zusätzlich eine Auflösung über die referenzierte Share/Post-Entity.
- Wenn keine Bild-URL auflösbar ist, ist
imageUrlnull.
Beispiel:
{
"ad_account_id": "508834004",
"id": "urn:li:sponsoredCreative:935973186",
"fields": ["id", "name", "imageUrl"]
}
list_account_intelligence (202603)
Neues Tool:
list_account_intelligence
Dieser Endpunkt nutzt GET /rest/accountIntelligence?q=account und ist laut LinkedIn private API (zusätzliche Freischaltung erforderlich).
Wichtige Parameter:
ad_account_id(oder Auto-Resolve bei genau einem Account)lookback_window:LAST_7_DAYS,LAST_30_DAYS,LAST_60_DAYS,LAST_90_DAYS- optional:
ad_segment_ids,campaign_id - optional:
skip_company_decoration - optional:
page_start,page_size(max. 1000)
Wichtige Response-Felder:
companyName,engagementLevelpaidImpressions,paidClicks,paidEngagements,paidLeadspaidQualifiedLeads,conversions(ab API-Version202603)organicImpressions,organicEngagements
Beispiel:
{
"ad_account_id": "508834004",
"lookback_window": "LAST_30_DAYS",
"page_size": 100
}
get_share_content (best effort)
Neues Tool:
get_share_content
Wichtige Parameter:
share_urn(Pflicht, Formaturn:li:share:<id>)include_raw(optional,truegibt zusätzlich das rohe API-Payload zurück)
Response enthält u. a.:
share_urn,source_endpoint(sharesoderposts)post_url(LinkedIn Feed URL)textimage_url(erstes gefundenes Bild odernull)image_urls,thumbnail_urls
Beispiel:
{
"share_urn": "urn:li:share:7379073146093568000",
"include_raw": false
}
Troubleshooting get_insights
Bei ILLEGAL_ARGUMENT oder RESOURCE_NOT_FOUND bitte prüfen:
- Feldnamen sind exakt korrekt (
clicksstattclick,impressionsstattimpression). - Maximal 20
fields. - Mindestens ein gültiger Facet-Filter (
ad_account_id/account_idsoder andere Facets). - IDs im korrekten Format (Account/Campaign/Campaign Group/Creative numerisch oder URN;
share_idsundcompany_idsals URN). - Datum im Format
YYYY-MM-DD. date_fromist gesetzt (ohnedateRangeantwortet LinkedIn oft mitILLEGAL_ARGUMENT).pivotist einer der dokumentierten Werte (siehe oben).
Schneller API-Gegencheck (ohne MCP) für das Token:
curl -i 'https://api.linkedin.com/rest/adAccounts?q=search&pageSize=1' \
-H 'Authorization: Bearer DEIN_ACCESS_TOKEN' \
-H 'Linkedin-Version: 202603' \
-H 'X-Restli-Protocol-Version: 2.0.0'
LinkedIn Access Token generieren (Schritt für Schritt)
Voraussetzung:
- LinkedIn Developer App vorhanden
- Marketing API Zugriff für die App freigeschaltet
- Scope
r_adsfür Entities (Accounts/Campaigns/Creatives) - Scope
r_ads_reportingfürget_insights - Die Ad Accounts sind in der Developer App unter
Products -> View Ad Accountsgemappt - Der authentifizierte User hat eine Ad-Account-Rolle (mind.
VIEWER)
1) App in LinkedIn Developer Portal vorbereiten
- In der App unter
Auth:Client IDundClient Secretnotieren- Redirect URL hinzufügen, z. B.
http://localhost:9876/callback
- In der App sicherstellen, dass die Marketing/Ads Berechtigungen aktiviert sind (
r_ads+r_ads_reporting)
2) Authorization Code holen
Im Browser öffnen (Werte ersetzen, redirect_uri URL-encoden).
Für diesen MCP müssen im Scope mindestens enthalten sein:
r_ads(Accounts/Campaigns/Creatives)r_ads_reporting(get_insights)
Optional (nur wenn deine App dafür freigeschaltet ist):
offline_access(für Refresh-Token-Flow)
Empfohlene URL für den MCP (ohne Refresh-Token):
https://www.linkedin.com/oauth/v2/authorization?response_type=code&client_id=DEIN_CLIENT_ID&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A9876%2Fcallback&scope=r_ads%20r_ads_reporting&state=dein_csrf_state
Variante mit optionalem offline_access:
https://www.linkedin.com/oauth/v2/authorization?response_type=code&client_id=DEIN_CLIENT_ID&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A9876%2Fcallback&scope=r_ads%20r_ads_reporting%20offline_access&state=dein_csrf_state
Nach Login/Consent leitet LinkedIn auf deine Redirect-URL zurück:
http://localhost:9876/callback?code=AUTH_CODE&state=dein_csrf_state
Den code aus der URL kopieren.
3) Authorization Code gegen Access Token tauschen
curl -X POST 'https://www.linkedin.com/oauth/v2/accessToken' \
-H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
--data-urlencode 'grant_type=authorization_code' \
--data-urlencode 'code=AUTH_CODE' \
--data-urlencode 'redirect_uri=http://localhost:9876/callback' \
--data-urlencode 'client_id=DEIN_CLIENT_ID' \
--data-urlencode 'client_secret=DEIN_CLIENT_SECRET'
Beispiel-Response:
{
"access_token": "AQX...",
"expires_in": 5183999
}
access_token als LINKEDIN_ACCESS_TOKEN in die Claude MCP Config übernehmen.
Wichtig: Bei diesem MCP erfolgt Authentifizierung über env in der MCP Config.
Es gibt hier keinen eingebauten OAuth-Refresh-Flow im Server selbst.
Wenn der Token abläuft, musst du einen neuen Token erzeugen und in der Config ersetzen.
4) Ablauf / Erneuerung
- Access Tokens laufen typischerweise nach ca. 60 Tagen ab.
- Dann OAuth-Flow erneut durchführen.
- Falls deine App für programmatic refresh tokens freigeschaltet ist, kannst du stattdessen per Refresh Token erneuern.
5) 401/403 schnell diagnostizieren
Token gegen Ads-Account-Endpunkt testen:
curl -i 'https://api.linkedin.com/rest/adAccounts?q=search&pageSize=1' \
-H 'Authorization: Bearer DEIN_ACCESS_TOKEN' \
-H 'Linkedin-Version: 202603' \
-H 'X-Restli-Protocol-Version: 2.0.0'
Interpretation:
401 Unauthorized: Token abgelaufen, widerrufen oder falscher Scope-Set wurde neu konsentiert403 Forbidden: Token ist gültig, aber Scope/Rolle/App-Mapping fehlt200 OK: Auth grundsätzlich korrekt
Environment Variablen
Pflicht:
LINKEDIN_ACCESS_TOKEN
Optional:
LINKEDIN_API_VERSION(Default:202603)LINKEDIN_RESTLI_PROTOCOL_VERSION(Default:2.0.0)LINKEDIN_TIMEOUT_SECONDS(Default:30)LINKEDIN_MAX_RETRIES(Default:3)
Lokale Entwicklung
cd /Users/nicolasg/Antigravity/flin-linkedin-ads-mcp
python -m pip install -e ".[dev]"
pytest -q
ruff check .
mypy src
Sicherheit (wichtig)
- Niemals
LINKEDIN_ACCESS_TOKENoder OAuth Secrets ins Repo committen .envist bereits in.gitignore- Token nur über MCP
envin Claude oder über lokale Shell-Umgebung setzen - Vor jedem Push prüfen:
git status
git diff -- .env
Wenn eine Datei mit Secrets auftaucht: Commit abbrechen und Secrets rotieren.
GitHub Actions & Release (PyPI-ready)
Dieses Repo enthält:
- CI Workflow:
.github/workflows/ci.yml - Release Workflow:
.github/workflows/release.yml
Der Release-Workflow macht bei v* Tags:
- Lint + Typecheck + Tests
- Build +
twine check - Trusted Publishing zu PyPI
- GitHub Release mit
dist/*Artefakten
Node-20-Deprecation-Warnungen sind abgefangen durch:
- aktuelle Actions-Majors (
checkout@v6,setup-python@v6) FORCE_JAVASCRIPT_ACTIONS_TO_NODE24: truein beiden Workflows
PyPI Trusted Publisher einmalig einrichten
- PyPI Project:
flin-linkedin-ads-mcp - Owner:
flin-agency - Repository:
flin-linkedin-ads-mcp - Workflow:
release.yml - Environment:
pypi
Release auslösen
git add -A
git commit -m "release: v0.1.0"
git tag v0.1.0
git push origin main --tags
Offizielle Referenzen
- LinkedIn OAuth Overview:
- https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/authentication/authentication
- Authorization Code Flow (native clients):
- https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/authentication/authorization-code-flow-native
- Reporting (Ad Analytics):
- https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/integrations/ads-reporting/ads-reporting?view=li-lms-2026-03
- Reporting Schema (Metrics + Query Parameters):
- https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/integrations/ads-reporting/ads-reporting-schema?view=li-lms-2026-03
- Company Intelligence API:
- https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/account-intel/account-intel-api?view=li-lms-2026-03
- Programmatic Refresh Tokens:
- https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/authentication/programmatic-refresh-tokens
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.