# 领英MCP解析器
## 基本信息
- Slug: `rugvedp-linkedin-mcp`
- Source: modelscope
- Publisher: @rugvedp/linkedin-mcp
- Categories: social-media / search / browser-automation
- Hosted: No
- License: MIT License
- Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@rugvedp/linkedin-mcp
## 简介
一款强大的LinkedIn个人资料分析器，可与Claude AI无缝集成，以获取和分析公开的LinkedIn个人资料，使用户能够通过RapidAPI的LinkedIn数据API提取、搜索和分析帖子数据。
## 安装提示

```bash
git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git cd linkedin-mcp
```

## MCP Server 详情

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/5vbvsljk42">
  <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/5vbvsljk42/badge" />
</a>

# LinkedIn 个人资料分析器 MCP

一个强大的 LinkedIn 个人资料分析器 MCP（机器控制协议）服务器，它通过与 LinkedIn 的 API 交互来获取、分析和管理 LinkedIn 帖子数据。此 MCP 特别设计用于与 Claude AI 配合使用。

## 功能

- 获取并存储任何公开个人资料的 LinkedIn 帖子
- 通过关键词过滤搜索帖子
- 根据互动指标获取表现最佳的帖子
- 按日期范围筛选帖子
- 分页访问已存储的帖子
- 轻松集成 Claude AI

## 先决条件

- Python 3.7+
- 用于 LinkedIn Data API 的 RapidAPI 密钥
- Claude AI 访问权限

## 开始使用

### 1. 获取 RapidAPI 密钥

1. 访问 [RapidAPI 上的 LinkedIn Data API](https://rapidapi.com/rockapis-rockapis-default/api/linkedin-data-api)
2. 注册或登录到 RapidAPI
3. 订阅 LinkedIn Data API
4. 从仪表板复制您的 RapidAPI 密钥

### 2. 安装

1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp
```


2. 安装依赖项：
```bash
pip install -r requirements.txt
```


3. 设置环境变量：
   - 创建一个 `.env` 文件
   - 添加您的 RapidAPI 密钥：
```env
RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here
```


## 项目结构

```
linkedin-mcp/
├── main.py              # Main MCP server implementation
├── mcp.json            # MCP configuration file
├── requirements.txt    # Python dependencies
├── .env               # Environment variables
└── README.md          # Documentation
```


## MCP 配置

`mcp.json` 文件配置了 LinkedIn MCP 服务器：

```json
{
  "mcpServers": {
    "LinkedIn Updated": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "path/to/your/script.py"
      ]
    }
  }
}
```


确保更新 `args` 中的路径以匹配您本地文件的位置。

## 可用工具

### 1. fetch_and_save_linkedin_posts
为给定用户名获取 LinkedIn 帖子并将它们保存在本地。
```python
fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str
```


### 2. get_saved_posts
支持分页检索已保存的帖子。
```python
get_saved_posts(start: int = 0, limit: int = 10) -> dict
```


### 3. search_posts
根据特定关键词搜索帖子。
```python
search_posts(keyword: str) -> dict
```


### 4. get_top_posts
根据互动指标返回表现最佳的帖子。
```python
get_top_posts(metric: str = "Like Count", top_n: int = 5) -> dict
```


### 5. get_posts_by_date
筛选指定日期范围内的帖子。
```python
get_posts_by_date(start_date: str, end_date: str) -> dict
```


## 与 Claude 一起使用

1. 在与 Claude 的对话中初始化 MCP 服务器
2. 通过自然语言命令使用可用工具
3. Claude 将帮助您使用这些工具与 LinkedIn 数据进行交互

## API 集成

本项目使用来自 LinkedIn Data API 的以下端点：

- `GET /get-profile-posts`：从 LinkedIn 个人资料获取帖子
  - 基础 URL: `https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com`
  - 所需标头：
    - `x-rapidapi-key`: 您的 RapidAPI 密钥
    - `x-rapidapi-host`: `linkedin-data-api.p.rapidapi.com`

## 贡献

1. Fork 仓库
2. 创建你的功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. 推送到该分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 打开 Pull Request

## 许可证

该项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息，请参见 LICENSE 文件。

## 作者

[Rugved Patil](https://github.com/rugvedp)

## 仓库

[linkedin-mcp](https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git)

## 致谢

- RapidAPI 提供 LinkedIn 数据访问
- Anthropic 提供 Claude AI 功能