# RainFocus Claude 连接器：会前查演讲人动态

> RainFocus 连接器拿名单，EveryInfra 查演讲人近 30 天动态：真调 12 次花 $0.0173，50 人会前调研 $0.20–0.39。

- Canonical page: https://everyinfra.com/blog/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research
- Published: 2026-11-16T01:45:28+08:00 · Fact-checked: 2026-11-16T01:30:00+08:00

RainFocus 在 2026-11-10 发布了给 Claude 用的连接器，办会的人可以在 Claude 里直接读 RainFocus 的参会人、演讲人、日程、展商和展位记录（[RainFocus 新闻稿](https://www1.rainfocus.com/company/news-press/rainfocus-launches-anthropic-connector-for-ai-agent-access-to-event-data/)）。名单在 RainFocus 里，演讲人上周在 LinkedIn 上说了什么、参展公司这个月发布了什么，名单里没有。我们在同一轮对话里再接 EveryInfra 的远程 MCP，拿 AWS re:Invent 2026 主题演讲页上的两位主讲人和两家嘉宾所在公司做了真调：12 次请求，10 次扣费，合计 $0.017251。算下来，一场 50 位演讲人、30 家参展商的会，会前调研的接口费在 $0.20 到 $0.39 之间；同样拉 50 人的 X 帖子，按 X 开放平台的标价要 $10.00。

> **本文要点**
>
> - RainFocus 的 Claude 连接器 2026-11-10 发布，建立在 7 月上线的 MCP Profiles 上，工具覆盖 17 个业务域，能读也能写，写入类工具要管理员逐个打开。
> - RainFocus 给的是名单和展位；演讲人和参展公司的近况要另外查。我们用 `linkedin/person_posts`、`linkedin/company_posts`、`twitter/user_posts`、`youtube/search` 等 6 项能力真调 12 次，花 $0.017251。
> - 两位主讲人在 X 上近 30 天的 16 条原创，全部在 13.3 分钟内同步发到 LinkedIn；这两位只查 LinkedIn 就够，X 只多给浏览量。其他演讲人先抽 5 到 10 人两边对比，再定查哪边。
> - LinkedIn 个人动态里混着别人发的帖子（Matt Garman 那 20 条里有 6 条），拿到后要按 `author_name` 筛出本人，再按 `posted_at` 排序、切近 30 天。
> - 50 位演讲人加 30 家参展商，完整一轮 240 次调用 $0.3946；只查 LinkedIn 个人动态是 $0.20。

![示意图：左边一块写字板上夹着几张空白的参会胸牌，点线从胸牌出发，经过中间一颗青绿色的星，分别连到右边的帖子卡片、视频画面和一栋公司大楼，最后汇到一张简报卡上。图中没有文字。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/img-explain.webp)

RainFocus 给出演讲人和参展商名单，EveryInfra 补上每人每家近 30 天的公开动态，汇成一份会前简报。 [本文生成的示意图](https://everyinfra.com/blog/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research)

## rainfocus claude connector 是什么：2026-11-10 新闻稿原文

RainFocus 是一家做活动管理平台的公司，总部在犹他州 Lindon，产品叫 RainFocus Nexus，管报名、日程、展商、签到这一整套（[RainFocus Nexus 产品页](https://www.rainfocus.com/nexus/)）。2026-11-10 它发布新闻稿，宣布推出 Anthropic 连接器，让 AI 代理能读写活动数据；PR Newswire 同一天发了全文（[PR Newswire 稿](https://www.prnewswire.com/news-releases/rainfocus-launches-anthropic-connector-for-ai-agent-access-to-event-data-302933978.html)）。新闻稿说这个连接器经过 Anthropic 验证（原文「Anthropic-verified」），可以在 Claude 的连接器目录里找到，目录页地址是 [claude.ai/directory/rainfocus](https://claude.ai/directory/rainfocus)。

![rainfocus.com 新闻稿页面截图，青绿框标出一段原文：有了这个连接器，Claude 可以查参会人和演讲人、日程场次、会议室和容量、签到情况、展商和展位记录，还能创建和更新会面安排。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/img-rainfocus-press.webp)

RainFocus 新闻稿「RainFocus Launches Anthropic Connector for AI Agent Access to Event Data」中讲连接器能做什么的一段，2026-11-16 截取。 [rainfocus.com 新闻稿截图](https://www1.rainfocus.com/company/news-press/rainfocus-launches-anthropic-connector-for-ai-agent-access-to-event-data/)

这个连接器没有另起一套接口。它建立在 RainFocus 2026-07-07 发布的 MCP Profiles 上（[MCP Profiles 新闻稿](https://www.rainfocus.com/company/news-press/rainfocus-launches-ai-agent-connectivity-for-event-data-with-mcp-profiles/)）。MCP Profiles 在 RainFocus Nexus 的 Integration Suite 里配置：管理员在「Active Profiles」下新建一个 MCP Profile，勾选要开放的工具，复制服务器地址，AI 客户端连上来时走 OAuth，拿到的是有时效、有范围限制的令牌。11 月这次发布做的事，是把这个服务器做成 Claude 目录里点一下就能装的连接器，省掉手填地址这一步。

| 项 | 原文写法 | 出处 |
| --- | --- | --- |
| 发布日期 | 2026-11-10，犹他州 Lindon | RainFocus 新闻稿；PR Newswire |
| 底层 | RainFocus Nexus 里的 MCP Profiles（2026-07-07 发布） | MCP Profiles 新闻稿 |
| 认证 | OAuth，短时效、带范围的令牌 | MCP Profiles 新闻稿 |
| 覆盖范围 | 17 个业务域的工具 | 2026-11-10 新闻稿 |
| 能读什么 | 参会人和演讲人、日程场次、会议室和容量、签到、展商和展位记录 | 2026-11-10 新闻稿 |
| 能写什么 | 创建和更新会面安排等写入操作，管理员逐个工具打开 | 2026-11-10 新闻稿 |
| 谁能用 | 有 Integration Suite 权限、配好 MCP Profile 的 RainFocus 客户 | 2026-11-10 新闻稿 |
| 在哪装 | Claude 连接器目录 claude.ai/directory/rainfocus | 2026-11-10 新闻稿；目录页 |
| 同期改名 | Configuration Agent 改叫 Canvas，Sales Module 改叫 Signal，Concierge Agent 改叫 Concierge | 2026-11-10 新闻稿；RainFocus Nexus 页 |

行业媒体当天就转了这条消息，Exhibitor 杂志（[Exhibitor 报道](https://www.exhibitoronline.com/news/article.asp?ID=25503)）和 destinationCRM（[destinationCRM 报道](https://www.destinationcrm.com/Articles/CRM-News/CRM-Across-the-Wire/RainFocus-Launches-Anthropic-Connector-177451.aspx)）都在 2026-11-10 发了稿，内容和新闻稿一致，没有多出价格或上线范围的信息。RainFocus 没有公开连接器本身的价格；新闻稿把 Integration Suite 权限列为前提，要不要另付费，得问 RainFocus 的客户经理。我们没有 RainFocus 账号，也没有注册或购买，下文凡是 RainFocus 一侧的步骤都按新闻稿和产品页写成配置示例，没有实际跑过。

### 活动平台都在接 Claude：一个月里的三件事

Cvent 更早：2026-10-19 的产品公告页写明，它给 Claude 做的 MCP 连接器已经进入测试版，客户可以报名加入（[Cvent 测试版公告](https://release.cvent.com/eventmanagement/announcements/join-upcoming-beta-programs-1)）。Socialloop 在 2026-10-16 发了一份按「AI 代理能不能操作」给活动平台排序的清单（[Socialloop 清单](https://socialloop.ai/best/agent-operable-event-platforms)）。办会从业者的论坛上也有人直接发帖问，Claude 会不会冲击活动管理平台（[r/EventProduction 讨论](https://www.reddit.com/r/EventProduction/comments/1tkdzah/is_claude_going_to_disrupt_event_management/)）。

### RainFocus 一侧怎么配，才适合做会前调研（配置示例）

MCP Profile 是按「勾选哪些工具」来开放权限的，同一个 RainFocus 环境可以建好几个 Profile，给不同的人和用途。做会前调研，我们建议单独建一个只读的 Profile：勾演讲人、场次、会场、展商和展位这几类查询工具，写入类工具一个都不勾，签到和参会人明细也不勾。理由有两条。第一，会前调研只需要演讲人和展商名单，用不上普通参会人的个人信息，少开一类工具就少一类数据进到对话里。第二，新闻稿写明写入类工具要管理员逐个打开，没打开的工具 Claude 根本看不到，也就不会误调。

Profile 建好后，RainFocus 会给出一个服务器地址。11 月的连接器把这一步藏到了目录安装里，但底下还是同一个 Profile：你在 RainFocus 里关掉某个工具，Claude 那边下次连上时就少了这个工具。负责活动数据的同事和负责 Claude 组织设置的 Owner 往往不是同一个人，开工前两人要对一下 Profile 里开了什么、Claude 里谁能连。

## 名单在 RainFocus，近况在公开平台：event data mcp 只管自家数据

把会前调研拆开，大致有三块。第一块是谁来：演讲人姓名、头衔、所属公司、讲哪一场、在哪个厅、几点开始；参展商是哪家公司、展位号、联系人。这些都在 RainFocus 的记录里，连接器能直接读。第二块是这些人和公司最近在做什么：演讲人上周发的帖子、公司这个月的产品发布和人事变动、是不是刚在别的会上讲过同一个题目。第三块是把两块对上：哪位演讲人的话题和会场主题重合，哪家参展商的新闻适合在开场时提一句，哪个话题这周不适合碰。

event data mcp 这类服务器解决的是第一块。RainFocus 的连接器把平台里的结构化记录交给 Claude，Claude 可以按场次、按公司、按展位查。第二块要读的是平台外面的公开数据，EveryInfra 的远程 MCP 就放在这里：`linkedin/person_posts` 查个人动态，`linkedin/company_posts` 查公司主页动态，`twitter/user_posts` 查 X 帖子，`youtube/search` 找往届演讲视频，`web/search` 查新闻。第三块由 Claude 在同一轮对话里做，因为两边的结果都在它的上下文里。

名单和近况放在同一轮对话里查，是因为两边要靠公司名和姓名对上。RainFocus 里写的公司名可能是「Presidio, Inc.」，LinkedIn 上的公司主页短名是 `presidio-`；演讲人在报名表里填的是全名，LinkedIn 主页短名可能是一串缩写。两份数据在同一个上下文里，Claude 可以边查边对，对不上的当场列出来问你；分两个对话做，这些对应关系就要靠人手抄过去。

| 会前要回答的问题 | 数据在哪 | 用什么查 |
| --- | --- | --- |
| 演讲人讲哪一场、几点、哪个厅 | RainFocus 演讲人和日程记录 | RainFocus 连接器（配置示例） |
| 参展商展位号、展位面积 | RainFocus 展商和展位记录 | RainFocus 连接器（配置示例） |
| 演讲人近 30 天公开说了什么 | LinkedIn、X 个人主页 | `linkedin/person_posts`、`twitter/user_posts` |
| 参展公司近 30 天发布了什么 | LinkedIn 公司主页、新闻 | `linkedin/company_posts`、`web/search` |
| 公司规模、总部、关注人数 | LinkedIn 公司资料 | `linkedin/company_profile` |
| 演讲人往届讲过什么、多少人看过 | YouTube | `youtube/search` |

表里最后四行都是公开数据。每项能力的参数、返回字段和单价都写在 EveryInfra 的能力目录里（[能力目录](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)），我们 2026-11-16 00:15（新加坡时间）读了一遍目录，下文用到的价格全部取自这次读取的 `price_usd`。

## 挑谁来测：AWS re:Invent 2026 的两位主讲人和两家公司

为了让数字有据可查，我们挑了一场公开日程里写明演讲人的大会。AWS re:Invent 2026 在 2026-11-30 到 12-04 于拉斯维加斯举行，官方主题演讲页列出了每场主讲人和嘉宾（[re:Invent 主题演讲页](https://aws.amazon.com/events/reinvent/sessions/keynotes/)）。12 月 1 日上午 8:30 到 10:30 是 CEO 主题演讲，主讲 Matt Garman，嘉宾有 Allianz 的 Barbara Karuth-Zelle 和 DoorDash 的 Tony Xu；12 月 2 日是 Swami Sivasubramanian 的主题演讲，他的头衔是 Agentic AI 副总裁；12 月 2 日下午 3 点到 4 点是合作伙伴主题演讲，主讲 Ruba Borno，嘉宾是 Presidio 的 CEO Bob Cagnazzi。AWS 合作伙伴网络在 2026-10-27 也发过一篇给合作伙伴的参会指南（[APN 参会指南](https://aws.amazon.com/blogs/apn/know-before-you-go-an-aws-partners-guide-to-reinvent-2026/)）。

re:Invent 用哪家活动平台和本文无关，我们只借它的公开名单。两位演讲人选的是主讲本人：Matt Garman 是 AWS CEO，亚马逊投资者关系页有他的公开简历（[Matt Garman 简历](https://ir.aboutamazon.com/officers-and-directors/person-details/default.aspx?ItemId=80f6622c-efcb-4cce-94a7-591fb3d9a335)）；Swami Sivasubramanian 在 About Amazon 上有作者页（[Swami 作者页](https://www.aboutamazon.com/author/swami-sivasubramanian)）。两家公司选的是嘉宾所在公司：DoorDash 是消费类公司，近期新闻多；Presidio 是 IT 服务商，会在 re:Invent 设展位，正好当「参展商」的例子。普通参会人和普通用户的账号一概不查，文中也不出现。

| 对象 | 身份 | 查了什么 | 用的账号短名 |
| --- | --- | --- | --- |
| Matt Garman | AWS CEO，12 月 1 日 CEO 主题演讲 | LinkedIn 个人动态 20 条，X 帖子 40 条 | `mattgarman`（LinkedIn），`mattsgarman`（X） |
| Swami Sivasubramanian | AWS Agentic AI 副总裁，12 月 2 日主题演讲 | LinkedIn 个人动态 20 条，X 帖子 40 条，YouTube 搜索 20 条 | `swaminathansivasubramanian`，`SwamiSivasubram` |
| DoorDash | CEO Tony Xu 是 CEO 主题演讲嘉宾 | LinkedIn 公司动态 20 条，网页搜索 10 条 | `doordash` |
| Presidio | CEO Bob Cagnazzi 是合作伙伴主题演讲嘉宾，展位 520 | LinkedIn 公司动态 20 条，公司资料 1 份 | `presidio-`（`presidio` 返回空） |

## 一轮对话怎么走：先从 RainFocus 拿名单，再接 EveryInfra

![流程动画：第 1 步 RainFocus 连接器读演讲人名单、所属公司、参展商和展位记录；第 2 步 Claude 补每人的 LinkedIn 主页短名、X 用户名和每家公司的 LinkedIn 短名；第 3 步调 EveryInfra 远程 MCP 的 everyinfra_call_api，每人 1 到 3 次，每家公司 1 到 2 次；第 4 步按 posted_at 筛近 30 天，author_name 等于本人才算；第 5 步写成会前简报，每位演讲人一行近况、可聊话题和要避开的事，每家参展商一行近期发布和活动安排。底部列出四项能力。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-02-event-flow.zh.light.svg)

图里的第 1 步在 RainFocus 一侧，第 2 到 5 步在 Claude 和 EveryInfra 之间。第 2 步取决于报名表：主办方收没收「LinkedIn 主页」这一栏，决定了 RainFocus 的演讲人记录里有没有 LinkedIn 地址。没收的话，Claude 要按姓名和公司去找主页，这一步有认错人的风险。EveryInfra 目录里有 `linkedin/profile_search`（单价 $0.000556），可以按姓名和公司搜候选主页；本次我们直接用了公开主页上的短名，没有测这一项。

### 把 EveryInfra 加进 Claude

Claude 的自定义连接器在 Free、Pro、Max、Ultra、Team、Enterprise 套餐上都能加，Free 套餐只能加一个（[自定义连接器帮助页](https://support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp)）。Team 和 Enterprise 上由 Owner 在组织设置里加，加好后每个成员自己点一次连接；Owner 还能在组织层面限制哪些操作可用。添加入口和认证选项写在 Anthropic 的「添加未上架连接器」文档里（[添加未上架连接器](https://claude.com/docs/connectors/custom/add-unlisted)）：「Sign in now」由管理员登录一次全组织共用，「Sign in when needed」由每人用到时自己登录，「No sign-in」不登录、凭据写进请求头。

连接器是从 Anthropic 的云端发起连接的，走 443 端口，所以服务器得在公网上能访问；如果你的防火墙要放行，Anthropic 公布了出站地址段 160.79.104.0/21 和 153.61.208.0/20（[Anthropic IP 地址](https://platform.claude.com/docs/en/api/ip-addresses)）。EveryInfra 的 `https://api.everyinfra.com/mcp` 在公网上，不用额外放行。下面的配置示例按 Anthropic 文档和 [EveryInfra MCP 服务器说明](/mcp-server)写成。

```text
配置示例（Customize > Connectors > + > Add custom connector）
Name:            EveryInfra 公开动态
Remote MCP URL:  https://api.everyinfra.com/mcp
Authentication:  No sign-in
Request headers:
  Authorization = Bearer <你的 EveryInfra API Key>
工具权限（Customize > Connectors > EveryInfra 公开动态）:
  everyinfra_list_capabilities  Always allow
  everyinfra_call_api           Needs approval
  everyinfra_get_job            Always allow
  其余 9 个工具                  Blocked

另一种：Remote MCP URL 填 https://api.everyinfra.com/mcp/all，
Authentication 选 Sign in when needed，每人用自己的 EveryInfra 账号登录。
```

两种接法的差别在钱包。用 `/mcp` 加请求头里的 Key，全组织共用一个钱包，配一次就能用；用 `/mcp/all` 走 OAuth，每人登录自己的账号，谁调谁付。我们在 2026-11-16 00:24（新加坡时间）读了 `/mcp/all` 的受保护资源元数据，授权服务器是 `https://auth.everyinfra.com/oidc`，权限范围里有 `data:call` 和 `search:call`（[受保护资源元数据](https://api.everyinfra.com/.well-known/oauth-protected-resource/mcp/all)）。这份元数据的格式按 RFC 9728 定义（[RFC 9728](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9728)），MCP 规范的授权一节要求服务器这样公布自己信任的授权服务器（[MCP 授权规范](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/authorization)），令牌本身走 OAuth 2.1（[OAuth 2.1 草案](https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-ietf-oauth-v2-1-13)）。

RainFocus 一侧的接法，新闻稿写的是从 Claude 连接器目录安装，再用 RainFocus 账号走 OAuth 授权；前提是你的 RainFocus 环境里已经配好了 MCP Profile。两个连接器都连上以后，Claude 在一轮对话里可以先调 RainFocus 的工具，再调 EveryInfra 的工具，中间不用你复制粘贴名单。

### 连接器多了以后：工具按需加载和每次确认

Claude 帮助中心写明，连接器的工具默认是自动加载，开着的连接器到 10 个以上时，可以把「Tool access」改成按需加载，免得工具说明占掉太多上下文（[连接器使用说明](https://support.claude.com/en/articles/11176164-use-connectors-to-extend-claude-s-capabilities)；[Claude 如何推荐已连接的应用](https://support.claude.com/en/articles/14730684-how-claude-suggests-connected-apps)）。办会团队往往同时连着日历、邮件、文档、CRM，再加 RainFocus 和 EveryInfra，很容易到 10 个。

同一页还写了一点：在 Research 模式里，Claude 可以不经确认直接调用连接器工具。会前调研要连调几十次，Research 模式省事；但 `everyinfra_call_api` 每次调用都会扣费，放开之前先估好次数。反过来，GitHub 上有人报告 Team 套餐的自定义连接器每次调用都弹确认（[claude-ai-mcp 第 491 号 issue](https://github.com/anthropics/claude-ai-mcp/issues/491)），50 位演讲人要点 50 次以上。遇到这种情况，可以把批量部分挪到 Claude API 上跑：Messages API 的 MCP connector 能直接连远程 MCP 服务器，目前只支持工具调用，要带测试版请求头 `mcp-client-2026-09-15`（[MCP connector 文档](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/mcp-connector)）。用 Claude Code 的话，`claude mcp add` 加一个 HTTP 服务器也行（[Claude Code MCP 文档](https://code.claude.com/docs/en/mcp)）。

### 发给 Claude 的指令

RainFocus 一侧只写要做的事，不写工具名；EveryInfra 一侧的能力名和参数都是本次真调用过的。

```text
配置示例：会前两周发给 Claude
1. 用 RainFocus 连接器，列出「主会场」所有场次的演讲人：姓名、头衔、公司、场次时间、
   会场；再列出展位面积前 30 的参展商：公司名、展位号。
2. 对每位演讲人，用 EveryInfra 连接器的 everyinfra_call_api 调
   linkedin/person_posts（limit 20）；找不到 LinkedIn 短名的，先列出来问我，不要猜。
3. 对每家参展商，调 linkedin/company_posts（limit 20）。
4. 只留 posted_at 在最近 30 天、author_name 等于本人或本公司的帖子；按 posted_at 重新排序。
5. 写成一张表：每位演讲人一行，列近况（3 条以内，附原帖链接）、和他场次主题相关的话题、
   最近有争议或不宜提的事；每家参展商一行，列近期发布和它在本次大会的活动安排。
6. 某人返回 0 条，写「近 30 天无公开动态」，不要补别的内容。
```

## 一次真实往返：通过 MCP 查 Presidio 的公司资料

我们在 2026-11-16 00:19:31（新加坡时间）对 `https://api.everyinfra.com/mcp` 发了一次 `tools/call`，这正是 Claude 调连接器时发出的那种请求。MCP 规范里，`tools/call` 的 `params` 带工具名和参数，服务器把结果放进 `content` 数组返回（[MCP 工具规范](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/server/tools)）；传输走 Streamable HTTP（[MCP 传输规范](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/transports)）。请求和返回如下，返回只截了用得上的字段。

```text
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 7,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "everyinfra_call_api",
    "arguments": {
      "platform": "linkedin",
      "action": "company_profile",
      "params": {"company": "presidio-"}
    }
  }
}

返回（content[0].text 里的 JSON，节选）
{
  "id": "req_bee73a621f5f4c29",
  "platform": "linkedin",
  "action": "company_profile",
  "results": {
    "name": "Presidio",
    "universal_name": "presidio-",
    "url": "https://www.linkedin.com/company/presidio-/",
    "industries": ["IT Services and IT Consulting"],
    "employee_count": 4584,
    "follower_count": 120912,
    "headquarters": "New York, NY, US"
  },
  "billing": {"charged": true, "charged_usd": 0.000556}
}
```

Claude 拿到的就是这样一段 JSON。它读 `results` 写简报，`billing` 里的 `charged_usd` 告诉你这次花了多少，`id` 是请求编号，月底对账或者找客服查某一次调用时用得上。本次 12 次请求里只有这一次走 MCP。`content[0].text` 里的 JSON 和 REST 接口返回的字段结构相同（`id`、`results`、`billing`），所以在 Claude 里调通的参数可以原样搬到 REST 脚本里。

我们先用 REST 接口按 `presidio` 查公司动态（00:18:01，新加坡时间），返回 0 条，账单里 `charged_usd` 是 0，原因写的是 `empty_result_refunded`。LinkedIn 上 Presidio 的公司主页短名带一个连字符，是 `presidio-`；换成它以后（00:18:28，新加坡时间）返回 20 条，按目录价扣了 $0.002319。短名写错不扣钱，但要多等一次。让 Claude 去猜公司短名时，碰到 0 条就该先换短名再判断「没有动态」。失败和空结果退款的对账做法，我们在[失败退款对账](/build/failure-refund-reconciliation)那篇里写过。

![Presidio 公司动态接口真实返回的截图，高亮三行：一条帖子的正文开头写 Presidio CEO Bob Cagnazzi 将在 12 月 2 日登上 AWS re:Invent 主舞台、展位 520；posted_at 是 2026-11-13T21:35；charged_usd 是 0.002319。右上角注明这是 20 条中的 1 条。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/img-response-presidio.webp)

`linkedin/company_posts` 查 `presidio-` 的真实返回（节选），2026-11-16 00:18（新加坡时间）。 [EveryInfra 接口返回截图](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)

## 实测一：两位主讲人近 30 天在 LinkedIn 上说了什么

近 30 天按 2026-10-17 00:20 到 2026-11-16 00:20（新加坡时间）算。`linkedin/person_posts` 两次调用在 00:16:52 和 00:17:14（新加坡时间），各返回 20 条，各扣 $0.004。判断「本人发的」只看一条规则：`author_name` 等于目标姓名才算，动手前就定好了。

|  | Matt Garman | Swami Sivasubramanian |
| --- | --- | --- |
| 返回条数 | 20 | 20 |
| 最早到最晚 | 2026-09-23 到 2026-11-12 | 2026-10-15 到 2026-11-14 |
| 落在近 30 天 | 12 | 19 |
| 其中本人发的 | 7 | 15 |
| 20 条里别人发的 | 6（AWS Newsroom、AWS 公司号、Paula Bellizia） | 4（AWS 公司号、Andy Jassy、Kiro） |
| 本人帖子点赞中位数 | 1,636 | 338 |

![分组条形图：六组数据各画三根柱，分别是返回条数、近 30 天条数、本人原创条数。Garman LinkedIn 20、12、7；Garman X 40、9、7；Swami LinkedIn 20、19、15；Swami X 40、10、9；DoorDash LinkedIn 20、18、16；Presidio LinkedIn 20、19、19。合计返回 160 条，近 30 天本人原创 73 条。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-03-own-posts-bar.zh.light.svg)

Matt Garman 那 20 条里有 6 条不是他本人发的。LinkedIn 的个人动态会把本人转发或互动过的帖子一并带出来，接口照原样返回，`author_name` 字段写的是原作者。其中一条是 AWS 的 Paula Bellizia 在 2026-11-11 发的西班牙语帖子，讲 AWS 智利区域开服；如果简报里写成「Garman 宣布智利区域开服」，就把话安到了别人头上。

本人发的 7 条里，题目相当集中：10 月 29 日讲 AWS 第三季度同比增长 39.3%（4,160 个赞，20 条里最高），10 月 22 日讲 AWS Continuum 查代码漏洞正式可用，10 月 20 日讲在德国法兰克福区域投资 48 亿欧元，10 月 19 日讲 PyTorch 代码不改就能试新芯片，11 月 3 日讲算力容量，11 月 10 日讲医疗行业的 AI 使用。给 12 月 1 日的 CEO 主题演讲写主持词，可以从财报增速和算力容量这两个话题里挑。

Swami 的 15 条几乎全是产品发布：11 月 5 日 Kiro bots（1,238 个赞），11 月 9 日 Strands Decider 的内部实验（1,263 个赞），11 月 11 日 AWS Emulator，11 月 12 日 AgentCore Runtime 更新，11 月 13 日讲按任务难度挑模型，11 月 4 日 Kiro 团队额度合并，11 月 3 日自动推理。他 12 月 2 日的主题演讲讲 Agentic AI，这些帖子差不多就是演讲的预告目录。

Garman 这 20 条从 9 月 23 日排到 11 月 12 日，有 8 条早于近 30 天窗口；拿到结果后先按 `posted_at` 排序、再切窗口，9 月底的帖子就不会混进「最近」。指令第 4 步写的就是这个。目录里写了个人动态的返回字段（[LinkedIn 个人动态接口](/linkedin-api/person_posts)），`posted_at` 是 ISO 8601 时间，带时区。

### 时间要换成会场当地时间再写进简报

返回里的 `posted_at` 是 UTC 时间。Presidio 那条讲主舞台和展位的帖子，`posted_at` 是 2026-11-13T21:35Z，换成新加坡时间是 11 月 14 日 05:35，换成拉斯维加斯当地时间（太平洋标准时间）是 11 月 13 日 13:35。「近 30 天」按哪个时区切，会让窗口两头各差半天到一天；本文统一按新加坡时间切，因为真调是在新加坡做的。写给拉斯维加斯会场团队的简报，就按太平洋时间切、按太平洋时间写，日期旁边括号里注 UTC，免得有人拿原帖去核对时对不上。

## 实测二：X 和 LinkedIn 重了多少

`twitter/user_posts` 两次调用在 00:17:32 和 00:18:45（新加坡时间），各要 40 条，各扣 $0.000556。X 一侧可以用 `is_reply` 和 `is_repost` 分出原创。

Matt Garman 的 X 账号 40 条从 2026-08-04 排到 2026-11-11，跨度 98.9 天，近 30 天只有 9 条，7 条原创、2 条转发；粉丝 11,286。Swami 的 40 条从 2026-06-18 排到 2026-11-14，跨度 149.1 天，近 30 天 10 条，9 条原创、1 条转发；粉丝 7,285。两人发 X 的频率都不高，要 40 条才盖得住 30 天；目录里 `twitter/user_posts` 按次计价，要 40 条和要 20 条一样是 $0.000556（[X 用户帖子接口](/twitter-api/user_posts)）。

接下来我们把每条 X 原创和同一个人在 LinkedIn 上最近的一条帖子比发布时间。结果 16 条全部能在 60 分钟内找到对应的 LinkedIn 帖子，相差最多的一条是 13.3 分钟，大部分在 1 分钟以内。

![条形图：两位主讲人近 30 天 16 条 X 原创，每条和本人最近一条 LinkedIn 帖子相差的分钟数。Garman 7 条：0.5、13.3、0.1、0.2、0.1、0、0.3 分钟；Swami 9 条：0.8、2.1、4.2、4.8、2.2、1.3、3.5、5.9、0.6 分钟。全部低于 15 分钟。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-04-mirror-minutes-bar.zh.light.svg)

就这两位来说，X 账号基本是 LinkedIn 的同步副本。反过来不成立：Swami 有 6 条 LinkedIn 帖子没有发到 X，Garman 的 7 条本人帖子在 X 上都有。对这两位的会前简报来说，LinkedIn 是全集，X 是子集。X 多给的只有浏览量：Garman 近 30 天原创的浏览量中位数 2,930，最高 21,421；Swami 中位数 4,975，最高一条是 AWS Emulator 那条，181,699 次。想知道哪个话题在外面反响大，看这个数有用；只想知道他说了什么，查 LinkedIn 就够了，每人省 $0.000556。

浏览量还有一个用处：给主持人挑开场话题。Swami 那条 AWS Emulator 的帖子浏览量是他近 30 天中位数的 36 倍多，说明「给编程代理一个本地 AWS 环境」这个话题在开发者里传得很开；12 月 2 日他上台前，主持人提一句这个，台下认得出来。Garman 浏览量最高的一条是 21,421 次，题目也落在 AI 基础设施上。

这条规律只对这两位成立。技术类演讲人、独立开发者、记者，主阵地常在 X，LinkedIn 反而发得少。所以 50 人的名单里，先对 5 到 10 人两边都查，看重合情况，再决定其余的人查哪边，比一刀切更省。

Swami 只发在 LinkedIn、没有同步到 X 的 6 条如下：10 月 24 日说自己要参加 11 月 3 日到 5 日的 AWS Breaking Barriers 黑客松（43 个赞）；10 月 27 日转述和 Garman 的一场对谈；10 月 30 日讲 AWS 第三季度同比增长 39.3%；10 月 23 日讲 AWS Continuum 查代码漏洞正式可用（670 个赞）；11 月 4 日讲自动推理（758 个赞）；11 月 5 日讲 Kiro 团队额度合并（540 个赞）。其中参加黑客松、和 CEO 对谈这两条，回答的是会前常问的「他最近在哪露过面」：给 Swami 那一行写「可以聊的」时，可以写上他 10 月 24 日发帖说要参加 11 月 3 日到 5 日的 Breaking Barriers 黑客松：三天，纽约、西雅图、华盛顿三地同时办，社会企业和技术人员组队用 Amazon Bedrock、Kiro、AgentCore 做教育、医疗和应急项目。他去没去成，帖子里看不出来，简报里写「发帖说要参加」，不写「参加了」。只查 X 的话，这 6 条全看不到，简报里就只剩产品发布。

## 实测三：参展公司的近况——DoorDash 和 Presidio

`linkedin/company_posts` 查 DoorDash 在 00:17:45（新加坡时间），返回 20 条，扣 $0.002319。20 条里 18 条落在近 30 天，16 条是公司号自己发的；另外 3 条来自员工个人，`author_name` 写的是个人姓名。公司号这 30 天的话题有：10 月 29 日宣布打算收购 Instacart，11 月 5 日扩大和 Lyft 的合作，11 月 2 日推出 12 美元餐盒，11 月 11 日 DoorDash Crimson 接入 Plaid，11 月 10 日发布餐厅价格指数（同比涨 3.1%），另有 6 条工程博客的推广帖，讲实时派单、强化学习、运行时配置分发、营销激励预算。

收购 Instacart 那条拿了 9,081 个赞，20 条的中位数是 136，差了 60 多倍。会前简报里给 Tony Xu 准备话题，这件事绕不开。我们用 `web/search` 搜「DoorDash announces」（00:19:45，新加坡时间，扣 $0.001389）做交叉核对，10 条结果里第 3 条是 DoorDash 投资者关系页的原文：每股 65.00 美元，股权价值约 170 亿美元（[DoorDash 投资者关系公告](https://ir.doordash.com/news/news-details/2026/DoorDash-to-Acquire-Instacart-to-Help-Local-Stores-Win/default.aspx)）。同一次搜索里还有 2025 年 5 月收购 SevenRooms 和 Deliveroo 的旧闻，排在第 1 和第 7；`web/search` 不按时间筛，标题里的日期要自己看（[网页搜索接口](/web-api/search)）。DoorDash 自己的新闻页也列着接入 Plaid、Dot 机器人在 Fremont 开始配送这些近期消息（[DoorDash 新闻页](https://about.doordash.com/en-us/news)）。

把这 10 条结果逐条归类：讲 Instacart 收购的 3 条（第 3 条投资者关系页、第 5 条新闻视频、第 9 条 YouTube 视频），2025 年 SevenRooms 和 Deliveroo 旧交易的 3 条（第 1、7、8 条），另外 4 条是新闻栏目页、百科和股票行情页这类不带具体事件的页面。搜「公司名 + announces」，只有三成结果说的是本月的事。所以在会前简报里，`web/search` 适合给公司动态里已经看到的大事找一手出处，不适合拿来发现新闻；发现新闻还是靠 `linkedin/company_posts`，它返回公司主页的帖子，每条带 `posted_at`，切近 30 天窗口很直接。

| 「DoorDash announces」10 条结果 | 条数 | 排名 |
| --- | --- | --- |
| 本月宣布收购 Instacart | 3 | 第 3、5、9 |
| 2025 年 SevenRooms、Deliveroo 旧交易 | 3 | 第 1、7、8 |
| 新闻栏目页、百科、股票行情页 | 4 | 第 2、4、6、10 |

Presidio 的 20 条全部是公司号自己发的，19 条在近 30 天。9 条和会展有关：5 条提到 re:Invent，3 条提到 Cisco Partner Summit（其中两条是获奖），1 条提到 11 月 17 日到 20 日的 Microsoft Ignite（[Ignite 合作伙伴参会须知](https://partner.microsoft.com/en-lb/blog/article/ignite-2026-know-before-you-go)）。2026-11-13 那条写了日期、场地和展位号：Bob Cagnazzi 12 月 2 日在威尼斯人酒店登上 re:Invent 主舞台，展位号 520。这条帖子和 AWS 主题演讲页对得上（合作伙伴主题演讲，12 月 2 日下午 3 点），展位号则可以拿去和 RainFocus 的展位记录核对：两边对不上，说明有一边要更新。

`linkedin/company_profile` 那次 MCP 调用给了公司规模：员工 4,584 人，关注者 120,912，总部纽约。给展区安排人手或者排参展商见面会时，这几个数可以和展位面积一起看（[LinkedIn 公司资料接口](/linkedin-api/company_profile)）。

|  | DoorDash | Presidio |
| --- | --- | --- |
| 返回 / 近 30 天 / 公司号自己发 | 20 / 18 / 16 | 20 / 19 / 19 |
| 别人发的 | 3 条员工个人帖子 | 0 |
| 最受关注的一条 | 10-29 收购 Instacart，9,081 赞 | 11-04 印度工程中心开业，564 赞 |
| 和会展有关的帖子 | 10-18 员工帖提到哥本哈根的商家活动 | re:Invent 5 条、Cisco Partner Summit 3 条、Ignite 1 条 |
| 能和 RainFocus 对的字段 | 嘉宾场次时间 | 场次时间、展位号 520 |
| 本次接口费 | $0.002319 + $0.001389 | $0.002319 + $0.000556（另有 1 次空结果退款） |

### 公开信息和 RainFocus 记录对不上的三种情况

第一类是头衔。演讲人的头衔在报名表里是几个月前填的，公开帖子和公司官网上的是最新的。Swami Sivasubramanian 在 AWS 主题演讲页上的头衔是 Agentic AI 副总裁，往年演讲视频和报道里的写法各不相同；如果 RainFocus 里留着旧头衔，胸牌和大屏上就会印错。简报里把两个头衔并排列出，交给负责演讲人沟通的同事去确认。

第二类是时间和地点。Presidio 的帖子写的是 12 月 2 日、威尼斯人酒店、展位 520，AWS 主题演讲页写的是 12 月 2 日下午 3 点到 4 点。三项信息里任何一项和 RainFocus 的场次或展位记录不一致，都要找主办方核对，公开帖子不能直接拿来改 RainFocus 的记录：让 Claude 发现不一致、列出来，由人去改。

第三类是公司本身变了。DoorDash 10 月 29 日宣布打算收购 Instacart，交易还没完成；如果 Instacart 也在参展商名单里，两家的展位、见面会、媒体安排要不要协调，就是会前必须讨论的事。这种变化只看 RainFocus 的展商记录发现不了，要靠公司动态和新闻。

## 实测四：YouTube 搜索适合找往届演讲，不适合找近况

我们用 `youtube/search` 搜了两个词，都按 `sort: newest` 要 20 条。第一次在 00:18:59（新加坡时间）撞上了 429，限速提示让 1 秒后重试；00:19:07 重试成功，429 那次不扣费。两次成功调用各扣 $0.000778（[YouTube 搜索接口](/youtube-api/search)）。

搜「re:Invent 2026」，20 条里有 5 条发布于近 30 天，来自 10 个不同频道，大多是小频道的预告和参会攻略；排第 3 的是 2025 年 Garman 的主题演讲回放，播放 12,197,187 次。搜「Swami Sivasubramanian keynote」，20 条里只有 1 条在近 30 天：Madrona 频道 2026-10-22 上传的访谈，排在第 7 位，播放 115 次。

![散点图：横轴是搜索结果排名 1 到 20，纵轴是视频发布年份 2020 到 2027。「Swami Sivasubramanian keynote」按最新排序的 20 条结果，只有排名第 7 的一个点落在近 30 天（2026-10-22），其余大多在 2022 到 2025 年。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-05-yt-rank-date-scatter.zh.light.svg)

按「最新」排序拿到的结果里，还是混着大量相关度高的老视频，近 30 天的那条排到了第 7。所以 `youtube/search` 不适合拿来查演讲人这个月做了什么。它适合查另一件事：这个人往届讲过什么，多少人看过。Swami 四届 re:Invent 主题演讲的回放分别是 2022 年 328,845 次、2023 年 169,394 次、2024 年 4,138,919 次、2025 年 4,668,470 次。主持人开场前看一眼他去年讲了什么、哪一年观众最多，比翻他的帖子快。

![条形图：YouTube 上 Swami Sivasubramanian 四届 re:Invent 主题演讲视频的播放量。2022 年 328,845 次，2023 年 169,394 次，2024 年 4,138,919 次，2025 年 4,668,470 次。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-08-keynote-views-bar.zh.light.svg)

如果确实要用 YouTube 找近况，换个关键词效果会好一些：用公司名加会议名，例如「Presidio re:Invent」，或者直接按频道查。

## 会前简报长什么样：用本次真调结果写的样例

样例按上面的指令，用本次真调返回写成，四行对应四个对象。「场次」一列取自 AWS 主题演讲页，在 RainFocus 的场景里从 RainFocus 连接器读；其余各列取自 EveryInfra 的返回。日期按新加坡时间。

| 对象 | 场次 | 近 30 天近况（本人或公司号发的） | 可以聊的 | 留意 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Matt Garman | 12-01 CEO 主题演讲 | 10-29 第三季度同比增长 39.3%；10-20 法兰克福区域投资 48 亿欧元；11-03 算力容量 | 增长和容量 | 智利区域那条是别人发的，不要算在他名下 |
| Swami Sivasubramanian | 12-02 主题演讲 | 11-05 Kiro bots；11-11 AWS Emulator；11-12 AgentCore Runtime 更新 | 编程代理、代理运行环境 | 头衔已是 Agentic AI 副总裁，核对胸牌 |
| DoorDash | 12-01 CEO 主题演讲嘉宾 Tony Xu | 10-29 宣布打算收购 Instacart；11-05 扩大和 Lyft 合作；11-02 推出 12 美元餐盒 | 本地商家、配送网络 | 收购未完成，措辞用「宣布打算收购」 |
| Presidio | 12-02 合作伙伴主题演讲嘉宾 Bob Cagnazzi；展位 520 | 11-13 宣布主舞台和展位；10-27 获 Cisco 年度创新合作伙伴；11-04 印度工程中心开业 | 合作伙伴上台的经验 | 11-17 到 11-20 团队在旧金山 Ignite，会前联系避开这几天 |

这张表用到了 8 次扣费调用，花 $0.015695，不含 YouTube 那两次。写一行简报，Claude 读的是 20 条左右的帖子，留下的是 3 条近况和两句建议；50 位演讲人的简报，按这个密度大约是两页纸。

表里每一条近况都能追到一条带链接的原帖，这一点要在指令里写死。Claude 在写「可以聊的」和「留意」两列时会做推断，推断可以有，但近况那一列只能是原帖里写了的事。我们在样例里给 DoorDash 那一行加了「收购未完成」的提醒，依据是 DoorDash 10 月 29 日那条帖子的原话写的是 intent to acquire，投资者关系公告写的也是将要收购。

## 一场 50 位演讲人的会前调研要花多少

价格全部取自 2026-11-16 00:15（新加坡时间）读的目录 `price_usd`。我们按一场中型行业会估：50 位演讲人，30 家重点参展商。三档如下。

| 档位 | 包含 | 次数 | 接口费 |
| --- | --- | --- | --- |
| 最小 | 每位演讲人 `linkedin/person_posts` 1 次 | 50 | $0.20 |
| 推荐 | 最小档 + 每位演讲人 `youtube/search` 1 次（找往届演讲） | 100 | $0.2389 |
| 完整 | 推荐档 + 每人 `twitter/user_posts` 1 次 + 每家参展商 `linkedin/company_posts`、`linkedin/company_profile`、`web/search` 各 1 次 | 240 | $0.3946 |
| 完整档每周跑一次，跑 4 周 | 会前一个月每周更新 | 960 | $1.5785 |

![堆叠条形图：一场 50 位演讲人、30 家参展商的会前调研三档接口费。最小档 $0.20 全是 LinkedIn 个人动态；推荐档 $0.2389；完整档 $0.3946，其中 linkedin/person_posts $0.20、linkedin/company_posts $0.0696、web/search $0.0417、youtube/search $0.0389、twitter/user_posts $0.0278、linkedin/company_profile $0.0167。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-06-cost-50-bar.zh.light.svg)

完整档里 LinkedIn 个人动态占 $0.20，约 51%（单价 $0.004 一次），是所有能力里最贵的一项。前面实测的两位高管，X 是 LinkedIn 的子集；名单里同类的演讲人，「完整」里的 X 那 $0.0278 可以按人裁掉。按每位演讲人算，LinkedIn、X、YouTube 各查一次是 $0.005334。

接口费之外还有两笔。Claude 一侧按你的套餐算：Pro 每月 $20，按年付每月 $17（[Claude 定价页](https://www.anthropic.com/pricing)，2026-11-16 读取）；用量有每 5 小时一个窗口加每周上限（[用量限制说明](https://support.claude.com/en/articles/11647753-how-do-usage-and-length-limits-work)）。数据量会吃掉用量：我们实测每位主讲人的 LinkedIn 加 X 原始返回是 93,793 字节（Garman）和 107,386 字节（Swami），50 个人就是 5 MB 上下的 JSON。指令里要 Claude 只留近 30 天、本人发的帖子，每人每次只要 20 条，就是为了让这些数据不把对话撑满。RainFocus 一侧的费用不公开，前面说过。

### 50 人名单怎么分批跑

我们建议分三步。第一步拿 5 位演讲人试跑，LinkedIn、X、YouTube 都查，看每人的数据量、重合情况和有没有认错人，这一步大约 15 次调用、不到 $0.03。第二步按试跑结果定规则：高管类只查 LinkedIn，技术类加查 X，往届讲过主题演讲的加查 YouTube。第三步把剩下 45 人按规则交给 Claude 一次跑完；人数再多或者每周都要更新，就挪到 Claude API 或定时任务里跑，claude.ai 里只看结果。

每周更新时不用重查全部。`linkedin/person_posts` 按次计价，一次 20 条，演讲人一周发帖很少超过 20 条，所以每人每周一次就够了；返回里 `posted_at` 早于上次查询时间的帖子直接丢掉，只把新增的部分交给 Claude 改简报。演讲人临时换人、场次改时间这类变化，回到 RainFocus 连接器重读一遍名单就能发现。

## 同一套做法还能用在哪几件活上

演讲人和参展商只是名单的两种。RainFocus 里还有赞助商、媒体、分会场主持人，做法一样：从 RainFocus 拿名单，用公开动态补近况，写成一张表。

招商和赞助销售。销售同事给潜在赞助商打电话之前，先查这家公司近 30 天的 `linkedin/company_posts`，看它最近发布了什么产品、参加了哪些别的会。Presidio 一个月里在 re:Invent、Cisco Partner Summit、Ignite 三个会上都发了帖，可以排进第一批联系名单。单价 $0.002319 一次，查 100 家潜在赞助商是 $0.2319。

邀请演讲人之前做背景了解。还没发邀请的候选人，不在 RainFocus 里，可以直接让 Claude 用 `youtube/search` 找他往届的演讲视频，看讲得怎么样、多少人看过，再用 `linkedin/person_posts` 看他最近关心什么题目。我们这次查 Swami 往届演讲用的就是这个办法。

会后跟进。会议结束后的一周内，演讲人和参展商通常会在 LinkedIn 上发会后总结，这时再查一次，可以把好的帖子收进会后报告，也能看到参展商会后怎么讲这场会。

## 用各平台自家的接口做同样的事

我们读了三家开放平台的文档（2026-11-16 读取），只写文档原文里的数。

X 开放平台按次计费，读帖子的价格是每条 $0.005，每月读取上限 300 万条（[X API 定价](https://docs.x.com/x-api/getting-started/pricing)；[X API 速率限制](https://docs.x.com/x-api/fundamentals/rate-limits)）。一位演讲人拉 40 条，按这个价是 $0.20；用 `twitter/user_posts` 是 $0.000556，差 360 倍。50 位演讲人就是 $10.00 对 $0.0278。X 的接口还要先开发者账号、申请项目（[X API 介绍](https://docs.x.com/x-api/introduction)）。

![对数坐标条形图：50 位演讲人每人拉 40 条 X 帖子的费用。按 X 开放平台每条 $0.005 计是 $10.00，用 EveryInfra 的 twitter/user_posts 是 $0.0278，相差 360 倍。](https://everyinfra.com/articles/rainfocus-claude-connector-speaker-exhibitor-research/fig-07-x-api-vs-ours-bar.zh.light.svg)

X 的定价页还写了一条去重规则：同一条帖子在同一个 UTC 自然日里重复读取只收一次钱，UTC 零点重置（[X API 定价](https://docs.x.com/x-api/getting-started/pricing)）。会前一个月每周更新一次，每次都落在不同的 UTC 日，去重帮不上忙：50 人每人 40 条、跑 4 周，按 X 标价是 4 × $10.00 = $40.00；用 `twitter/user_posts` 是 4 × $0.0278 = $0.1112。只有同一天里反复重跑同一批人，X 那边才不重复收费。按次付费的套餐每个账单月最多读 300 万条帖子，50 人 × 40 条 × 4 周是 8,000 条，离上限很远，办会团队要算的只是单价。

YouTube Data API 按配额单位计；按 Google 的配额说明，默认配额是每天 100 次 `search.list` 调用，太平洋时间午夜重置，再多要申请配额审核（[配额消耗表](https://developers.google.com/youtube/data/determine_quota_cost)；[search.list 参考](https://developers.google.com/youtube/data/reference/rest/v3/search/list)；[配额和合规审核](https://developers.google.com/youtube/data/guides/quota_and_compliance_audits)）。50 位演讲人一天能搜完，再加参展商就不够了。用 YouTube API 还要遵守开发者政策里关于数据存储和展示的条款（[YouTube API 开发者政策](https://developers.google.com/youtube/terms/developer-policies)）。

LinkedIn 的 Posts API 读别人发的帖子基本走不通：`r_organization_social` 只能读你自己是管理员的公司主页，`r_member_social` 是受限权限，只开放给获批的开发者（[Posts API](https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/community-management/shares/posts-api?view=li-lms-2026-10)；[申请更多权限](https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/increasing-access?view=li-lms-2026-10)）。点赞和评论数在另一个 Social Metadata API 里，同样要申请权限（[Social Metadata API](https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/community-management/shares/social-metadata-api?view=li-lms-2026-10)）。办会团队要读的是外部演讲人和外部公司的帖子，这条路基本用不上。

除了钱，还有上手的时间。X 要先开开发者账号、建项目、拿令牌；YouTube 要建 Google Cloud 项目、开 API、拿 Key，配额不够再走审核；LinkedIn 读别人的帖子要先申请受限权限，批不批、多久批都不确定。三家各接一遍，再自己写一个 MCP 服务器把它们包起来给 Claude 用，对一个办会团队来说是一个小项目。EveryInfra 这边是一个 Key 加一个远程 MCP 地址，三个平台的能力都在同一份目录里。

|  | 各平台自家接口 | EveryInfra |
| --- | --- | --- |
| X：50 人 × 40 条 | $10.00，每月上限 300 万条，要开发者账号 | $0.0278，按次计价 |
| YouTube：50 次搜索 | 默认配额每天 100 次搜索，超出要审核 | $0.0389 |
| LinkedIn：读别人的帖子 | 只能读自己管理的公司主页；个人帖子权限受限 | 个人 $0.004 一次，公司 $0.002319 一次 |
| 空结果 | 照常计量 | 不扣费（`empty_result_refunded`） |
| 接进 Claude | 要自己写 MCP 服务器或中间层 | 远程 MCP 地址直接加 |

## 做不了什么，要注意什么

同名的人在 LinkedIn 上很常见，Claude 按姓名加公司去找主页，可能找到同公司的另一个人，也可能找到同名的前员工。指令里要它把找到的主页链接列出来给人看，确认后再调 `linkedin/person_posts`；报名表里如果能加一栏「LinkedIn 主页」，这一步就省了。我们这次用的两位主讲人短名，都是先在公开主页上核过的。

两个连接器在同一轮对话里，Claude 会自己决定先调哪个。指令里把顺序写死（先 RainFocus 拿名单，再 EveryInfra 查近况），可以减少它先去搜演讲人、再回头对名单的来回。

演讲人的数据是个人数据。演讲人公开发在 LinkedIn 和 X 上的帖子，版权归作者，LinkedIn 用户协议写明会员内容归会员自己（[LinkedIn 用户协议](https://www.linkedin.com/legal/user-agreement)）。简报里引用时写摘要、附原帖链接，不整段转贴。演讲人里有欧盟居民的，GDPR 的目的限制和数据最小化原则适用：只为这场会查、只留用得上的字段、会后删掉中间结果（[GDPR 全文](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj)）。本文只查了在大会官网主题演讲页上公开列名的主讲人，普通参会者的账号不在调研范围里，也不该在。

对话长度也是一个限制。一次 `linkedin/person_posts` 返回 20 条，Garman 那次是 36,130 字节，Swami 那次是 35,116 字节；50 个人的原始返回全部堆在一轮对话里，Claude 后面就顾不上前面的内容了。比较稳妥的办法是让 Claude 每查完一个人就先写好这个人的那一行简报，只把这一行留在对话里，原始帖子不再引用；或者每 10 个人开一轮新对话，最后再合并。

我们按指令第 4 步，在本次返回上复算了一遍过滤能省多少：只留近 30 天、`author_name` 等于本人或本公司的帖子，每条只保留 `url`、`text`、`posted_at`、`like_count` 四个字段。Garman 的 36,130 字节剩 7,117 字节（19.7%），因为 20 条里只有 7 条是他本人近 30 天发的；Swami 的 35,116 字节剩 18,109 字节（51.6%）；DoorDash 的 33,679 字节剩 16,587 字节（49.3%），Presidio 的 30,510 字节剩 15,730 字节（51.6%）。四个对象合计 135,435 字节，过滤后 57,543 字节，约 42.5%。按两位主讲人的平均数粗算，50 位演讲人的 LinkedIn 原始返回约 1.78 MB，过滤后约 0.63 MB。留下多少取决于本人近 30 天发了多少：Garman 这种转发和被提及多、本人发得少的，过滤掉八成；Swami 这种本人天天发的，只能过滤掉一半。所以每查完一个人就先过滤、写好那一行，再查下一个人，对话里留下的数据最少。

| 对象 | 原始返回（字节） | 本人近 30 天（条） | 过滤后（字节） | 留下比例 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Matt Garman | 36,130 | 7 | 7,117 | 19.7% |
| Swami Sivasubramanian | 35,116 | 15 | 18,109 | 51.6% |
| DoorDash | 33,679 | 16 | 16,587 | 49.3% |
| Presidio | 30,510 | 19 | 15,730 | 51.6% |
| 合计 | 135,435 | 57 | 57,543 | 42.5% |

接口限速要算进去。我们这次用的 Key 限速每分钟 10 次（各账户的限速以控制台为准），本次撞到过一次 429；50 位演讲人加 30 家参展商的完整档是 240 次调用，按每分钟 10 次要跑 24 分钟。EveryInfra 支持异步模式，请求体加 `"mode": "async"` 立刻拿到任务号，再用 `everyinfra_get_job` 取结果，适合让 Claude 先发一批再回来收。

### 三个 Claude 连接器教程视频里能用上的几点

我们看了 YouTube 上关于 Claude 连接器播放量较高的三个视频的字幕，三个都是通用教程，没有提到 RainFocus 或活动数据，所以本文没有可以直接引用的 RainFocus 视频。三个视频合起来能用上的有三点（[入门教程](https://www.youtube.com/watch?v=FpRNId-jeTQ)；[6 个连接器](https://www.youtube.com/watch?v=hstCk_Upo-A)；[连接器功能讲解](https://www.youtube.com/watch?v=cSWx_ovkbPA)）：目录入口在「Customize > Connectors > +」下的浏览连接器；每个工具可以单独设成阻止、需要批准或总是允许；公司账号上加连接器，可能要先过 IT 管理员审批。另外视频里提到，连接器一般不能直接上传文件，因为文件内容会占掉大量 token。最后这点对会前调研有影响：RainFocus 导出的演讲人表格，不要当附件传给连接器，让 Claude 直接从 RainFocus 连接器里读。

## 常见问题

### rainfocus claude connector 怎么安装？

RainFocus 新闻稿写的路径是：在 Claude 的连接器目录找到 RainFocus（claude.ai/directory/rainfocus），点连接，用 RainFocus 账号走 OAuth 授权；前提是你的 RainFocus 环境有 Integration Suite 权限，并且管理员已经配好 MCP Profile、勾选了要开放的工具。Team 和 Enterprise 套餐上，目录连接器由 Owner 先加到组织里，成员再各自连接。装好后先问一句「列出 RainFocus 连接器有哪些工具」，确认 Profile 里开的工具都出现了，再开始查名单。出处：联想词「rainfocus claude connector installation instructions」；答案依据 [RainFocus 新闻稿](https://www1.rainfocus.com/company/news-press/rainfocus-launches-anthropic-connector-for-ai-agent-access-to-event-data/)和[连接器使用说明](https://support.claude.com/en/articles/11176164-use-connectors-to-extend-claude-s-capabilities)。

### rainfocus claude connector 连不上怎么办？

先查三处：RainFocus 一侧 MCP Profile 是不是处于启用状态、要用的工具有没有勾选；Claude 一侧你个人有没有点过连接（Team 和 Enterprise 上 Owner 加完以后，每人还要自己连一次）；OAuth 令牌是短时效的，过期后要重新授权。工具调用一直弹确认，可以对照 GitHub 上第 491 号 issue 的讨论。出处：联想词「rainfocus claude connector not working」；答案依据 [MCP Profiles 新闻稿](https://www.rainfocus.com/company/news-press/rainfocus-launches-ai-agent-connectivity-for-event-data-with-mcp-profiles/)、[自定义连接器帮助页](https://support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp)和 [issue #491](https://github.com/anthropics/claude-ai-mcp/issues/491)。

### Claude 连接器和 MCP 是什么关系？

连接器是 Claude 产品里的叫法，背后是远程 MCP 服务器：服务器公布一组工具，Claude 按工具说明决定什么时候调。RainFocus 连接器和 EveryInfra 连接器都是远程 MCP 服务器，所以能在同一轮对话里一起用。在本机跑的 MCP 服务器要用 Claude 桌面版配置，和连接器是两回事。想在 Claude 里同时用 RainFocus 和 EveryInfra，两个都按连接器加就行，不用在本机装任何东西。出处：联想词「claude connector vs mcp」；答案依据 [MCP 工具规范](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/server/tools)和[本地 MCP 服务器说明](https://support.claude.com/en/articles/10949351-getting-started-with-local-mcp-servers-on-claude-desktop)。

### Claude 有能读 LinkedIn 的连接器吗？

LinkedIn 的开放接口读不到别人发的帖子，所以想在 Claude 里读演讲人的 LinkedIn 动态，要接第三方的远程 MCP。本文用的是 EveryInfra 的 `linkedin/person_posts` 和 `linkedin/company_posts`，单价分别是 $0.004 和 $0.002319 一次，Copilot Studio 里的做法见[这篇](/blog/copilot-studio-mcp-linkedin-account-research)。出处：联想词「claude connector for linkedin」；答案依据 [Posts API 权限说明](https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/community-management/shares/posts-api?view=li-lms-2026-10)和本文 00:16:52 的真调（新加坡时间）。

### event data mcp 能接哪些活动平台？

截至 2026-11-16，RainFocus 的连接器已经在 Claude 目录上架；Cvent 的 Claude 连接器在 10 月的公告里写的是测试版，要报名。其他活动平台可以看 Socialloop 那份按代理可操作性排序的清单，逐家核对有没有公开的 MCP 服务器。出处：联想词「event data mcp database」；答案依据 [RainFocus 新闻稿](https://www1.rainfocus.com/company/news-press/rainfocus-launches-anthropic-connector-for-ai-agent-access-to-event-data/)、[Cvent 测试版公告](https://release.cvent.com/eventmanagement/announcements/join-upcoming-beta-programs-1)和 [Socialloop 清单](https://socialloop.ai/best/agent-operable-event-platforms)。

### Claude 会取代活动管理平台吗？

从这两个月的发布看，活动平台在把自己的数据开放给 Claude，Claude 负责查和写，报名、收费、签到、展位分配这些流程还在平台里跑。这是我们按发布内容做的判断。出处：Reddit 原帖「Is Claude going to disrupt event management platforms?」（[r/EventProduction](https://www.reddit.com/r/EventProduction/comments/1tkdzah/is_claude_going_to_disrupt_event_management/)）。

## 上手步骤

1. 在 EveryInfra 注册拿到 API Key，按[快速开始](/docs#quickstart)用 REST 调一次 `linkedin/person_posts`，确认 Key 能用；价格见[价格页](/pricing)。
1. 读 [MCP 服务器说明](/mcp-server)和[远程 MCP 接入](/build/remote-mcp-setup)，决定用 `/mcp` 加 Key 还是 `/mcp/all` 加 OAuth。
1. 在 Claude 里加 EveryInfra 自定义连接器，`everyinfra_call_api` 设为需要批准。
1. 请 RainFocus 管理员配好 MCP Profile，只勾读取类工具，再从 Claude 目录装 RainFocus 连接器。
1. 先拿 5 位演讲人试一轮，比较 LinkedIn 和 X 的重合，再定其余人的查法，最后把简报模板固定下来，每周跑一次更新。

四个平台的参数和返回字段分别在 [LinkedIn 数据接口](/linkedin-api)、[X 数据接口](/twitter-api)、[YouTube 数据接口](/youtube-api)和[网页搜索接口](/web-api)几页；公司动态的参数见 [LinkedIn 公司动态接口](/linkedin-api/company_posts)。在 Claude Meetings 里会后查竞品的做法见[这篇](/blog/claude-meetings-competitor-follow-up-connector)，在 Bedrock AgentCore Gateway 里接同一套数据见[这篇](/blog/bedrock-agentcore-gateway-mcp-social-data)。

## 参考资料

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