Servidor MCP para el raspador de perfiles de LinkedIn

Este servidor MCP utiliza la API Fresh LinkedIn Profile Data para obtener información del perfil de LinkedIn. Se implementa como un servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) y expone una única herramienta, get_profile , que acepta la URL de un perfil de LinkedIn y devuelve los datos del perfil en formato JSON.

Características

Obtener datos del perfil: recupera información del perfil de LinkedIn, incluidas las habilidades y otras configuraciones (con la mayoría de los detalles adicionales deshabilitados).
Solicitudes HTTP asincrónicas: utiliza httpx para llamadas API sin bloqueo.
Configuración basada en el entorno: lee RAPIDAPI_KEY de las variables de entorno mediante dotenv .

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Prerrequisitos

Python 3.7+ – Asegúrese de estar utilizando la versión 3.7 de Python o superior.
Marco MCP: asegúrese de que el marco MCP esté instalado.
Bibliotecas necesarias: instale httpx , python-dotenv y otras dependencias.
RAPIDAPI_KEY: Obtenga una clave API de RapidAPI y agréguela a un archivo .env en el directorio de su proyecto (o configúrela en su entorno).

Instalación

Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/AIAnytime/Awesome-MCP-Server cd linkedin_profile_scraper
Dependencias de instalación:
uv add mcp[cli] httpx requests
Configurar variables de entorno:
Cree un archivo .env en el directorio del proyecto con el siguiente contenido:
RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

Ejecución del servidor

Para ejecutar el servidor MCP, ejecute:

uv run linkedin.py

El servidor se iniciará y escuchará las solicitudes entrantes a través de E/S estándar.

Configuración del cliente MCP

Para conectar su cliente MCP a este servidor, agregue la siguiente configuración a su config.json . Ajuste las rutas según sea necesario para su entorno:

{ "mcpServers": { "linkedin_profile_scraper": { "command": "C:/Users/aiany/.local/bin/uv", "args": [ "--directory", "C:/Users/aiany/OneDrive/Desktop/YT Video/linkedin-mcp/project", "run", "linkedin.py" ] } } }

Descripción general del código

Configuración del entorno: el servidor utiliza dotenv para cargar la RAPIDAPI_KEY necesaria para autenticarse con la API de datos nuevos del perfil de LinkedIn.
Llamada API: la función asincrónica get_linkedin_data realiza una solicitud GET a la API con parámetros de consulta especificados.
Herramienta MCP: la herramienta get_profile envuelve la llamada API y devuelve datos JSON formateados o un mensaje de error si la llamada falla.
Ejecución del servidor: el servidor MCP se ejecuta con el transporte stdio .

Solución de problemas

Falta RAPIDAPI_KEY: Si la clave no está configurada, el servidor generará un ValueError . Asegúrese de que la clave esté agregada a su archivo .env o configurada en su entorno.
Errores de API: si la solicitud de API falla, la herramienta devolverá un mensaje indicando que no se pudieron obtener los datos del perfil.