Skip to main content
Glama

Linkedin-Profile-Analyzer

LinkedIn Profile Analyzer MCP

Ein leistungsstarker MCP-Server (Model Context 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

  1. Besuchen Sie die LinkedIn Data API auf RapidAPI
  2. Registrieren oder bei RapidAPI anmelden
  3. Abonnieren Sie die LinkedIn Data API
  4. Kopieren Sie Ihren RapidAPI-Schlüssel vom Dashboard

2. Installation

  1. Klonen Sie das Repository:
git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git cd linkedin-mcp
  1. Installieren Sie Abhängigkeiten:
pip install -r requirements.txt
  1. 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

  1. Initialisieren Sie den MCP-Server in Ihrem Gespräch mit Claude
  2. Verwenden Sie die verfügbaren Tools durch natürliche Sprachbefehle
  3. 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

  1. Forken Sie das Repository
  2. Erstellen Sie Ihren Feature-Zweig ( git checkout -b feature/amazing-feature )
  3. Übernehmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add amazing feature' )
  4. Pushen zum Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )
  5. 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
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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.

Ein leistungsstarker LinkedIn-Profilanalysator, der sich nahtlos in Claude AI integrieren lässt, um öffentliche LinkedIn-Profile abzurufen und zu analysieren, sodass Benutzer über die LinkedIn-Daten-API von RapidAPI Postdaten extrahieren, suchen und analysieren können.

  1. Merkmale
    1. Voraussetzungen
      1. Erste Schritte
        1. RapidAPI-Schlüssel erhalten
        2. Installation
      2. Projektstruktur
        1. MCP-Konfiguration
          1. Verfügbare Tools
            1. LinkedIn-Beiträge abrufen und speichern
            2. get\_saved\_posts
            3. Beiträge suchen
            4. get\_top\_posts
            5. get\_posts\_by\_date
          2. Verwendung mit Claude
            1. API-Integration
              1. Beitragen
                1. Lizenz
                  1. Autor
                    1. Archiv
                      1. Danksagung

                        Related MCP Servers

                        • -
                          security
                          F
                          license
                          -
                          quality
                          A FastMCP-based server that enables programmatic LinkedIn automation and data extraction through browser automation, offering secure authentication and tools for profile operations and post interactions while respecting LinkedIn's rate limits.
                          Last updated -
                          5
                          Python
                          • Linux
                          • Apple
                        • -
                          security
                          F
                          license
                          -
                          quality
                          A server implementing the Model Context Protocol that enables users to retrieve LinkedIn profile information and activity data via EnrichB2B API, and generate text using OpenAI GPT-4 or Anthropic Claude models.
                          Last updated -
                          Python
                          • Linux
                        • -
                          security
                          A
                          license
                          -
                          quality
                          Enables AI assistants to interact with LinkedIn data through the Model Context Protocol, allowing profile searches, job discovery, messaging, and network analytics.
                          Last updated -
                          1
                          TypeScript
                          MIT License
                          • Apple
                        • -
                          security
                          F
                          license
                          -
                          quality
                          A middleware API that connects AI assistants like ChatGPT to Captain Data tools for extracting information from LinkedIn company and profile pages.
                          Last updated -
                          TypeScript

                        View all related MCP servers

                        MCP directory API

                        We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                        curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/rugvedp/linkedin-mcp'

                        If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server