LinkedIn Browser MCP Server

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Integrations

  • Used for environment-based credential management, allowing secure storage of LinkedIn credentials and encryption keys in a .env file

  • Supports version control for the project, with instructions for cloning the repository as part of the installation process

  • Serves as the underlying runtime environment for the MCP server, requiring Python 3.8+ as a prerequisite

Servidor MCP del navegador de LinkedIn

Un servidor basado en FastMCP para la automatización de LinkedIn y la extracción de datos mediante la automatización del navegador. Este servidor proporciona un conjunto de herramientas para interactuar con LinkedIn mediante programación, respetando las condiciones de servicio y los límites de velocidad de LinkedIn.

Características

  • Autenticación segura
    • Gestión de credenciales basada en el entorno
    • Persistencia de sesión con almacenamiento de cookies cifrado
    • Protección de limitación de velocidad
    • Recuperación automática de sesión
  • Operaciones de perfil
    • Ver y extraer información del perfil
    • Búsqueda de perfiles basados en palabras clave
    • Explorar el feed de LinkedIn
    • Capacidades de visita de perfiles
  • Interacciones posteriores
    • Me gusta las publicaciones
    • Comentar publicaciones
    • Leer el contenido de las publicaciones y las métricas de participación

Prerrequisitos

  • Python 3.8+
  • Dramaturgo
  • Biblioteca FastMCP
  • Cuenta de LinkedIn

Instalación

  1. Clonar el repositorio:
git clone [repository-url] cd mcp-linkedin-server
  1. Crear y activar un entorno virtual:
python -m venv env source env/bin/activate # On Windows: env\Scripts\activate
  1. Instalar dependencias:
pip install -r requirements.txt playwright install chromium
  1. Configurar variables de entorno: Cree un archivo .env en el directorio raíz con:
LINKEDIN_USERNAME=your_email@example.com LINKEDIN_PASSWORD=your_password COOKIE_ENCRYPTION_KEY=your_encryption_key # Optional: will be auto-generated if not provided

Uso

  1. Inicie el servidor MCP:
python linkedin_browser_mcp.py
  1. Herramientas disponibles:
  • login_linkedin_secure : Inicie sesión de forma segura utilizando las credenciales del entorno
  • browse_linkedin_feed : Explorar y extraer publicaciones del feed
  • search_linkedin_profiles : Busca perfiles que coincidan con los criterios
  • view_linkedin_profile : Ver y extraer datos de perfiles específicos
  • interact_with_linkedin_post : Dar me gusta, comentar o leer publicaciones

Ejemplo de uso

from fastmcp import FastMCP # Initialize client client = FastMCP.connect("http://localhost:8000") # Login result = await client.login_linkedin_secure() print(result) # Search profiles profiles = await client.search_linkedin_profiles( query="software engineer", count=5 ) print(profiles) # View profile profile_data = await client.view_linkedin_profile( profile_url="https://www.linkedin.com/in/username" ) print(profile_data)

Características de seguridad

  • Almacenamiento de cookies encriptado
  • Protección de limitación de velocidad
  • Gestión segura de credenciales
  • Persistencia de la sesión
  • Medidas de seguridad de automatización del navegador

Mejores prácticas

  1. Limitación de velocidad : el servidor implementa una limitación de velocidad para evitar solicitudes excesivas:
    • Máximo 5 intentos de inicio de sesión por hora
    • Reutilización automática de sesiones
    • Persistencia de cookies para minimizar las necesidades de inicio de sesión
  2. Manejo de errores : Manejo integral de errores para:
    • Problemas de red
    • Errores de autenticación
    • Desafíos de seguridad de LinkedIn
    • URL o parámetros no válidos
  3. Gestión de sesiones :
    • Cifrado automático de cookies
    • Persistencia de la sesión
    • Prácticas de almacenamiento seguro

Contribuyendo

  1. Bifurcar el repositorio
  2. Crear una rama de características
  3. Confirme sus cambios
  4. Empujar hacia la rama
  5. Crear una solicitud de extracción

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

Descargo de responsabilidad

Esta herramienta es solo para fines educativos. Asegúrese de cumplir con los términos de servicio y las directrices de limitación de velocidad de LinkedIn al usar este software.

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security - not tested
F
license - not found
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quality - not tested

Un servidor basado en FastMCP que permite la automatización programática de LinkedIn y la extracción de datos a través de la automatización del navegador, ofreciendo autenticación segura y herramientas para operaciones de perfil e interacciones de publicaciones respetando los límites de velocidad de LinkedIn.

  1. Features
    1. Prerequisites
      1. Installation
        1. Usage
          1. Example Usage
        2. Security Features
          1. Best Practices
            1. Contributing
              1. License
                1. Disclaimer
                  ID: mlkinlqs5h