LinkedIn Profile Analyzer MCP

Name: Linkedin-Profile-Analyzer
Author: rugvedp

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

Related MCP server: LinkedIn Model Context Protocol (MCP) Server

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