LinkedIn プロフィールアナライザー MCP
LinkedInのAPIと連携し、LinkedInの投稿データを取得、分析、管理する強力なLinkedInプロフィールアナライザーMCP(マシンコントロールプロトコル)サーバーです。このMCPは、Claude AIと連携するように特別に設計されています。
特徴
あらゆる公開プロフィールの LinkedIn 投稿を取得して保存します
キーワードフィルタリングで投稿を検索する
エンゲージメント指標に基づいて最もパフォーマンスの高い投稿を取得する
日付範囲で投稿をフィルタリング
保存された投稿へのページ分けされたアクセス
Claude AIとの簡単な統合
Related MCP server: LinkedIn Model Context Protocol (MCP) Server
前提条件
Python 3.7以上
LinkedIn Data API の RapidAPI キー
クロードAIアクセス
はじめる
1. RapidAPIキーを取得する
RapidAPI の LinkedIn データ APIをご覧ください
RapidAPIにサインアップまたはログイン
LinkedInデータAPIを購読する
ダッシュボードからRapidAPIキーをコピーします
2. インストール
リポジトリをクローンします。
依存関係をインストールします:
環境変数を設定します。
.envファイルを作成するRapidAPI キーを追加します:
プロジェクト構造
MCP構成
mcp.jsonファイルは LinkedIn MCP サーバーを構成します。
ローカル ファイルの場所と一致するように、 args内のパスを更新してください。
利用可能なツール
1. リンクトイン投稿を取得して保存する
指定されたユーザー名の LinkedIn の投稿を取得し、ローカルに保存します。
2. get_saved_posts
ページ区切りのサポートを使用して保存された投稿を取得します。
3. 検索投稿
特定のキーワードで投稿を検索します。
4. get_top_posts
エンゲージメント メトリックに基づいて、最もパフォーマンスの高い投稿を返します。
5. get_posts_by_date
指定された日付範囲内の投稿をフィルタリングします。
クロードと一緒に使う
クロードとの会話でMCPサーバーを初期化する
自然言語コマンドを通じて利用可能なツールを使用する
クロードは、これらのツールを使用してLinkedInデータを操作するお手伝いをします
API統合
このプロジェクトでは、LinkedIn Data API の次のエンドポイントを使用します。
GET /get-profile-posts: LinkedIn プロフィールから投稿を取得しますベース URL:
https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com必須ヘッダー:
x-rapidapi-key: RapidAPIキーx-rapidapi-host:linkedin-data-api.p.rapidapi.com
貢献
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成します(
git checkout -b feature/amazing-feature)変更をコミットします(
git commit -m 'Add amazing feature')ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature)プルリクエストを開く
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。
著者
リポジトリ
謝辞
LinkedInデータへのアクセスを提供するRapidAPI
クロードAI機能のためのAnthropic