LinkedIn 个人资料抓取器 MCP 服务器

此 MCP 服务器使用 Fresh LinkedIn Profile Data API 来获取 LinkedIn 个人资料信息。它以模型上下文协议 (MCP) 服务器的形式实现，并公开了一个工具get_profile ，该工具接受 LinkedIn 个人资料 URL 并以 JSON 格式返回个人资料数据。

特征

**获取个人资料数据：**检索 LinkedIn 个人资料信息，包括技能和其他设置（大多数附加详细信息已禁用）。
**异步 HTTP 请求：**使用httpx进行非阻塞 API 调用。
**基于环境的配置：**使用dotenv从环境变量中读取RAPIDAPI_KEY 。

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先决条件

Python 3.7+ – 确保您使用的是 Python 3.7 或更高版本。
**MCP 框架：**确保已安装 MCP 框架。
**所需库：**安装httpx 、 python-dotenv和其他依赖项。
**RAPIDAPI_KEY：**从RapidAPI获取 API 密钥并将其添加到项目目录中的.env文件中（或在您的环境中进行设置）。

安装

克隆存储库：
git clone https://github.com/AIAnytime/Awesome-MCP-Server cd linkedin_profile_scraper
安装依赖项：
uv add mcp[cli] httpx requests
设置环境变量：
在项目目录中创建一个.env文件，其内容如下：
RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

运行服务器

要运行 MCP 服务器，请执行：

uv run linkedin.py

服务器将启动并通过标准 I/O 监听传入的请求。

MCP 客户端配置

要将您的 MCP 客户端连接到此服务器，请将以下配置添加到您的config.json中。请根据您的环境调整路径：

{ "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" ] } } }

代码概述

**环境设置：**服务器使用dotenv加载使用 Fresh LinkedIn Profile Data API 进行身份验证所需的RAPIDAPI_KEY 。
**API 调用：**异步函数get_linkedin_data使用指定的查询参数向 API 发出 GET 请求。
MCP 工具： get_profile工具包装 API 调用并返回格式化的 JSON 数据，如果调用失败则返回错误消息。
服务器执行： MCP 服务器通过stdio传输运行。