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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
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：

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

1. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 设置环境变量：
   • 创建一个 .env 文件
   • 添加您的 RapidAPI 密钥：

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：

{
  "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。

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. get_saved_posts

支持分页检索已保存的帖子。

get_saved_posts(start: int = 0, limit: int = 10) -> dict

3. search_posts

根据特定关键词搜索帖子。

search_posts(keyword: str) -> dict

4. get_top_posts

根据互动指标返回表现最佳的帖子。

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。

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

仓库

linkedin-mcp

致谢

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