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publiar-mcp

Serveur MCP qui écrit des lead magnets LinkedIn et refuse d'inventer.

publiar-mcp MCP server

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.

Release files for publiar-mcp 0.1.6

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for publiar-mcp 0.1.6
File Size Uploaded
publiar_mcp-0.1.6.tar.gz 18.0 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for publiar-mcp 0.1.6
File Interpreter ABI Platform
publiar_mcp-0.1.6-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 36.3 kB

Release files / publiar_mcp-0.1.6.tar.gz

Download URL publiar_mcp-0.1.6.tar.gz
Size 18.0 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
4446e236d98cb6d1cf699d4fc983ac962802e6e4153101b8a7f3c16632ba657a
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
294d14acf78c93d0b493032a570a51ae352778540671561c6324d8a18883a48e
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

PyPI Publish Attestation

PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.

Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Aug 14, 2026.

Transparency log

Release files / publiar_mcp-0.1.6-py3-none-any.whl

Download URL publiar_mcp-0.1.6-py3-none-any.whl
Size 18.3 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
2b84320bed034a6c21d4136d24e3182307bda60e7f797a8f86125b4a273c324d
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
a56e39dd9935def5d326b3a736743319dbd898fca8df354e41a2e18fbdefb5de
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PyPI Publish Attestation

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0.1.7

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This release

0.1.6 This release

2 release files

0.1.5

2 release files

0.1.4

2 release files

0.1.3

2 release files

0.1.2

2 release files

0.1.1

2 release files

0.1.0

2 release files

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