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security-
license-
qualityA Model Context Protocol server that enables seamless interaction with LinkedIn for job applications, profile retrieval, feed browsing, and resume analysis through natural language commands.
Last updated -
24
MCP 模板服务器
一个实现模型上下文协议 (MCP) 的模板服务器，集成了 OpenAI、Anthropic 和 EnrichB2B。
设置
创建虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
设置环境变量：
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys and configuration
运行服务器
开发模式：
python server.py
或者使用 MCP CLI：
mcp dev server.py
特征
OpenAI GPT-4 集成
人择克劳德积分
EnrichB2B LinkedIn 数据集成
FastAPI 和 Uvicorn 服务器
环境配置
示例资源和工具
结构化项目布局
项目结构
.
├── .env.example # Template for environment variables
├── .gitignore # Git ignore rules
├── README.md # This file
├── requirements.txt # Python dependencies
├── enrichb2b.py # EnrichB2B API client
└── server.py # MCP server implementation
用法
启动服务器
使用任何 MCP 客户端进行连接
使用提供的工具和资源：
config://app获取服务器配置get_profile_details- 获取 LinkedIn 个人资料信息get_contact_activities- 获取 LinkedIn 用户最近的活动和帖子gpt4_completion- 使用 GPT-4 生成文本claude_completion- 使用 Claude 生成文本analysis_prompt- 文本分析模板
EnrichB2B 工具
获取个人资料详情
获取有关 LinkedIn 个人资料的详细信息：
result = await get_profile_details(
linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username",
include_company_details=True,
include_followers_count=True
)
获取联系人活动
从 LinkedIn 个人资料中获取最近的活动和帖子：
result = await get_contact_activities(
linkedin_url="https://www.linkedin.com/in/username",
pages=1, # Number of pages (1-50)
comments_per_post=1, # Comments per post (0-50)
likes_per_post=None # Likes per post (0-50)
)
发展
要添加新功能：
使用
@mcp.tool()装饰器添加新工具使用
@mcp.resource()装饰器添加新资源使用
@mcp.prompt()装饰器添加新提示
执照
麻省理工学院
This server cannot be installed
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.
实现模型上下文协议的服务器，使用户能够通过 EnrichB2B API 检索 LinkedIn 个人资料信息和活动数据，并使用 OpenAI GPT-4 或 Anthropic Claude 模型生成文本。
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