Linkedin-Profile-Analyzer

Integrations

  • Manages environment variables for the LinkedIn MCP server, particularly for storing and accessing the RapidAPI key.

  • Enables access to the LinkedIn MCP project repository for installation and contribution.

  • Provides the implementation environment for the LinkedIn profile analyzer MCP server.

Analizador de perfiles de LinkedIn MCP

Un potente servidor MCP (Protocolo de Control de Máquina) para analizar perfiles de LinkedIn que interactúa con la API de LinkedIn para obtener, analizar y gestionar datos de publicaciones de LinkedIn. Este MCP está diseñado específicamente para funcionar con Claude AI.

Características

  • Obtenga y almacene publicaciones de LinkedIn para cualquier perfil público
  • Buscar publicaciones con filtrado de palabras clave
  • Obtenga publicaciones con el mejor rendimiento según las métricas de interacción
  • Filtrar publicaciones por rango de fechas
  • Acceso paginado a las publicaciones almacenadas
  • Fácil integración con Claude AI

Prerrequisitos

  • Python 3.7+
  • Clave RapidAPI para la API de datos de LinkedIn
  • Acceso a la IA de Claude

Empezando

1. Obtener la clave RapidAPI

  1. Visita la API de datos de LinkedIn en RapidAPI
  2. Regístrese o inicie sesión en RapidAPI
  3. Suscríbete a la API de datos de LinkedIn
  4. Copia tu clave RapidAPI desde el panel de control

2. Instalación

  1. Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git cd linkedin-mcp
  1. Instalar dependencias:
pip install -r requirements.txt
  1. Configurar variables de entorno:
    • Crear un archivo .env
    • Agregue su clave RapidAPI:
RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

Estructura del proyecto

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

Configuración de MCP

El archivo mcp.json configura el servidor MCP de LinkedIn:

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

Asegúrese de actualizar la ruta en args para que coincida con la ubicación de su archivo local.

Herramientas disponibles

1. obtener y guardar publicaciones de LinkedIn

Obtiene publicaciones de LinkedIn para un nombre de usuario determinado y las guarda localmente.

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. obtener_publicaciones_guardadas

Recupera publicaciones guardadas con soporte de paginación.

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

3. búsqueda_publicaciones

Busca publicaciones por palabras clave específicas.

search_posts(keyword: str) -> dict

4. obtener_las_publicaciones_principales

Devuelve las publicaciones con mejor rendimiento según las métricas de participación.

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

5. obtener_publicaciones_por_fecha

Filtra publicaciones dentro de un rango de fechas específico.

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

Usando con Claude

  1. Inicializa el servidor MCP en tu conversación con Claude
  2. Utilice las herramientas disponibles a través de comandos en lenguaje natural
  3. Claude te ayudará a interactuar con los datos de LinkedIn utilizando estas herramientas

Integración de API

Este proyecto utiliza el siguiente punto final de la API de datos de LinkedIn:

  • GET /get-profile-posts : obtiene publicaciones de un perfil de LinkedIn
    • URL base: https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com
    • Encabezados obligatorios:
      • x-rapidapi-key : Su clave RapidAPI
      • x-rapidapi-host : linkedin-data-api.p.rapidapi.com

Contribuyendo

  1. Bifurcar el repositorio
  2. Crea tu rama de funciones ( git checkout -b feature/amazing-feature )
  3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add amazing feature' )
  4. Empujar a la rama ( git push origin feature/amazing-feature )
  5. Abrir una solicitud de extracción

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Autor

Patil rugoso

Repositorio

linkedin-mcp

Expresiones de gratitud

  • RapidAPI para proporcionar acceso a datos de LinkedIn
  • Capacidades de IA de Anthropic para Claude
-
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.

Un potente analizador de perfiles de LinkedIn que se integra perfectamente con Claude AI para obtener y analizar perfiles públicos de LinkedIn, lo que permite a los usuarios extraer, buscar y analizar datos de publicaciones a través de la API de datos de LinkedIn de RapidAPI.

  1. Features
    1. Prerequisites
      1. Getting Started
        1. 1. Get RapidAPI Key
        2. 2. Installation
      2. Project Structure
        1. MCP Configuration
          1. Available Tools
            1. 1. fetch_and_save_linkedin_posts
            2. 2. get_saved_posts
            3. 3. search_posts
            4. 4. get_top_posts
            5. 5. get_posts_by_date
          2. Using with Claude
            1. API Integration
              1. Contributing
                1. License
                  1. Author
                    1. Repository
                      1. Acknowledgments
                        ID: 5vbvsljk42