Publier sur LinkedIn directement depuis Claude : Workflow complet
Un utilisateur de Reddit a partagé un workflow pratique pour publier directement sur LinkedIn depuis Claude AI en utilisant le connecteur MCP Contentdrips. L'ensemble du processus — rédaction de légendes, génération de graphiques et publication — se déroule en une seule conversation.
Comment ça marche
- Ouvrez Claude et dites : « Rédige-moi un post LinkedIn sur [sujet] » — Claude rédige la légende.
- Révisez et ajustez la légende si nécessaire.
- Demandez à Claude de générer un graphique 1080x1080 : il lance l'agent de conception IA Contentdrips, génère l'image, l'attache au post et publie le tout.
- Enfin, dites à Claude de publier — il envoie le post sur LinkedIn.
Étapes de configuration
Pour reproduire ce workflow :
- Allez sur claude.ai → Personnaliser → Ajouter un connecteur.
- Ajoutez un connecteur personnalisé avec l'URL :
https://mcp.contentdrips.com/mcp - Saisissez votre clé API Contentdrips (obtenez-en une depuis Contentdrips).
- Commencez à discuter — Claude peut désormais poster sur LinkedIn pour vous.
La configuration fonctionne avec Claude Web et Claude Code.
Détails pratiques
Le workflow a été testé avec Claude Web, mais l'utilisateur a confirmé qu'il fonctionne également avec Claude Code. L'agent MCP Contentdrips gère la partie conception — génération d'une image 1080x1080 et attachment au post avant publication. Cela évite les étapes manuelles d'export/import entre outils.
Aucune configuration supplémentaire n'a été mentionnée au-delà de la clé API. Si vous utilisez déjà Contentdrips, vous pouvez probablement réutiliser votre clé API existante. Toute l'interaction se fait par conversation : vous dites à Claude quoi écrire et quand publier.
📖 Lire la source complète : r/ClaudeAI
👀 See Also
Kvaser : Un orchestrateur IA open-source local-first avec routage de sous-agents et intégration Wolfram
Kvaser est un proxy MCP Man-in-the-Middle qui orchestre des sous-agents avec une liste blanche intelligente d'outils, un RAG sans plongement via Kiwix, et une intégration Wolfram Engine pour les mathématiques symboliques. Construit avec Qwen 3.6 35B et un routage de sous-agents vers différents modèles/machines.
Développeur partage son flux de travail hybride en codage IA : Claude pour la planification, modèles locaux pour l'exécution
Un développeur a créé un pipeline utilisant Claude 3.5 Sonnet pour la planification des tâches et des modèles locaux Qwen2.5-Coder via Ollama pour la génération de code, obtenant une réduction de 85 % des tokens par rapport à l'utilisation de Claude seul.
JavaClaw Beta : Assistant IA basé sur Java, construit sur Spring AI et JobRunr
L'équipe JobRunr a publié JavaClaw en version bêta, une version Java d'OpenClaw qui s'exécute localement avec prise en charge multi-canaux, choix de LLM et traitement de tâches en arrière-plan via JobRunr. Construit avec Spring Boot 4, Spring AI et Spring Modulith.
Stage CLI : Modifications générées par l'IA locale révisées sous forme de chapitres logiques
Stage CLI regroupe votre diff local en chapitres logiques (via n'importe quel agent d'IA) et ouvre une interface navigateur pour une révision étape par étape. Installez-le avec 'npm install -g stagereview' et ajoutez la compétence via 'npx skills add ReviewStage/stage-cli'.