LinkedIn Profile Analyzer MCP

Ein leistungsstarker MCP-Server (Machine Control Protocol) zur LinkedIn-Profilanalyse, der mit der LinkedIn-API interagiert, um LinkedIn-Postdaten abzurufen, zu analysieren und zu verwalten. Dieser MCP ist speziell für die Zusammenarbeit mit Claude AI konzipiert.

Merkmale

LinkedIn-Beiträge für jedes öffentliche Profil abrufen und speichern
Durchsuchen Sie Beiträge mit Stichwortfilterung
Erhalten Sie Beiträge mit der besten Leistung basierend auf Engagement-Kennzahlen
Beiträge nach Datumsbereich filtern
Paginierter Zugriff auf gespeicherte Beiträge
Einfache Integration mit Claude AI

Voraussetzungen

Python 3.7+
RapidAPI-Schlüssel für die LinkedIn Data API
Claude AI-Zugriff

Erste Schritte

1. RapidAPI-Schlüssel erhalten

Besuchen Sie die LinkedIn Data API auf RapidAPI
Registrieren oder bei RapidAPI anmelden
Abonnieren Sie die LinkedIn Data API
Kopieren Sie Ihren RapidAPI-Schlüssel vom Dashboard

2. Installation

Klonen Sie das Repository:

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

Installieren Sie Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Umgebungsvariablen einrichten:
- Erstellen einer .env Datei
- Fügen Sie Ihren RapidAPI-Schlüssel hinzu:

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

Projektstruktur

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

MCP-Konfiguration

Die Datei mcp.json konfiguriert den LinkedIn MCP-Server:

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

Stellen Sie sicher, dass Sie den Pfad in args aktualisieren, damit er mit Ihrem lokalen Dateispeicherort übereinstimmt.

Verfügbare Tools

1. LinkedIn-Beiträge abrufen und speichern

Ruft LinkedIn-Beiträge für einen bestimmten Benutzernamen ab und speichert sie lokal.

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. get_saved_posts

Ruft gespeicherte Beiträge mit Paginierungsunterstützung ab.

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

3. Beiträge suchen

Durchsucht Beiträge nach bestimmten Schlüsselwörtern.

search_posts(keyword: str) -> dict

4. get_top_posts

Gibt die Beiträge mit der besten Leistung basierend auf Engagement-Metriken zurück.

get_top_posts(metric: str = "Like Count", top_n: int = 5) -> dict

5. get_posts_by_date

Filtert Beiträge innerhalb eines angegebenen Datumsbereichs.

get_posts_by_date(start_date: str, end_date: str) -> dict

Verwendung mit Claude

Initialisieren Sie den MCP-Server in Ihrem Gespräch mit Claude
Verwenden Sie die verfügbaren Tools durch natürliche Sprachbefehle
Claude hilft Ihnen bei der Interaktion mit LinkedIn-Daten mithilfe dieser Tools

API-Integration

Dieses Projekt verwendet den folgenden Endpunkt der LinkedIn Data API:

GET /get-profile-posts : Ruft Beiträge von einem LinkedIn-Profil ab
- Basis-URL: https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com
- Erforderliche Header:
  - x-rapidapi-key : Ihr RapidAPI-Schlüssel
  - x-rapidapi-host : linkedin-data-api.p.rapidapi.com

Beitragen

Forken Sie das Repository
Erstellen Sie Ihren Feature-Zweig ( git checkout -b feature/amazing-feature )
Übernehmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add amazing feature' )
Pushen zum Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )
Öffnen einer Pull-Anfrage

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE.

Autor

Robuster Patil

Archiv

linkedin-mcp

Danksagung

RapidAPI für den Zugriff auf LinkedIn-Daten
Anthropisch für Claude KI-Fähigkeiten

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Ermöglicht Benutzern das Abrufen, Analysieren und Verwalten von LinkedIn-Postdaten mithilfe von Tools, die Profile abrufen, Posts nach Schlüsselwörtern durchsuchen, nach Datum filtern und anhand von Engagement-Metriken die leistungsstärksten Inhalte identifizieren.

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