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GITHUB · ANALIZADO

LinkedGrow

LinkedGrow es un servidor MCP autónomo que encuentra clientes en LinkedIn a través de agentes. Con 26 herramientas integradas, permite ejecutar todo el flujo (agentes, leads y publicación) con un solo comando.

Ficha actualizada 23 sept 2026, 11:03 · upstream 23 sept 2026, 11:00 · release v2.2.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es LinkedGrow

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

LinkedGrow permite a los usuarios describir a quién venden y un agente busca a esos clientes donde ya están: bajo la competencia, dentro de búsquedas que ya confían o entre personas que reaccionaron a temas relevantes. Lee perfiles, califica el fit, selecciona leads reales y envía invitaciones sin notas adjuntas. Una vez aceptado, ejecuta una conversación breve en su nombre y entrega los interesados.

El lado de publicación es idéntico: un generador escribe borradores con voz propia, un editor califica el gancho, longitud y formato antes de publicar, un calendario asigna cada post a LinkedIn Scheduler y las métricas son reales (no estimadas). Todo ocurre en una instancia Chrome autenticada en su cuenta personal, en una dirección dedicada reservada para ese usuario.

LinkedGrow es un servidor MCP: 26 herramientas cubriendo agentes, leads y publicación. Se ejecuta con un solo comando, sin API pública de LinkedIn.

CASOS DE USO
  • Automatizar la búsqueda y contacto de clientes potenciales en LinkedIn
  • Generar contenido de marketing (posts) con voz propia y optimización automática
  • Crear carousels interactivos para redes sociales
  • Escalar el equipo de ventas mediante agentes autónomos
  • Aumentar la conversión mediante agencias de marketing automatizadas
  • Gestionar campañas de LinkedIn Ads sin intervención manual
PUNTOS DESTACADOS
  • 26 herramientas MCP integradas para gestión completa del flujo de leads y publicación
  • Instalación en un solo comando con Docker Compose o script
  • Agentes autónomos que operan dentro de la cuenta del usuario sin intervención manual
  • Publicaciones reales en LinkedIn con métricas verificables (no estimadas)
  • Generador de contenido con IA entrenada en voz propia y optimización de gancho
  • Cualquier agente puede ser llamado como herramienta por el propio asistente
PRECAUCIONES
  • Depende de un proxy-Seller para direcciones dedicadas a cada cuenta de LinkedIn
  • Requiere Chrome instalado en el servidor (no funciona nativamente en Linux arm64)
  • El agente no puede acceder directamente al feed público de LinkedIn sin proxy
  • Los agentes operan dentro del horario laboral configurado por el usuario
  • No se pueden crear leads manualmente, todo debe ser generado por agentes
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

The LinkedGrow dashboard showing leads found, people contacted and the replies waiting for youLinkedGrowThe setup wizard asking for the AI key that runs the agents, with the models and the spending ceilingsThe agent wizard asking where to look for people, with the sources and the buying momentsThe post editor with a draft, the algorithm score and the first commentThe carousel editor with a template loaded on the canvas
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Instalación con Docker Compose: `curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/DigiHold/LinkedGrow/main/docker-compose.yml && docker compose up -d`. O mediante script de instalación. Para HTTPS con dominio, se requiere un Proxy-Seller o proxies propios. El agente corre en Chrome dentro del servidor, el worker ejecuta 2-12 cuentas concurrentes según WORKER_SLOTS. Se recomienda usar una versión estable (tag) para producción.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.js
SERVICIOS
S3/MinIO
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
3000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.