Анализатор профилей LinkedIn MCP

Name: Linkedin-Profile-Analyzer
Author: rugvedp

Мощный сервер MCP (Model Context Protocol) анализатора профилей LinkedIn, который взаимодействует с API LinkedIn для извлечения, анализа и управления данными публикаций LinkedIn. Этот MCP специально разработан для работы с Claude AI.

Функции

Извлекайте и сохраняйте публикации LinkedIn для любого публичного профиля
Поиск по сообщениям с фильтрацией по ключевым словам
Получайте самые эффективные публикации на основе показателей вовлеченности
Фильтровать сообщения по диапазону дат
Постраничный доступ к сохраненным сообщениям
Простая интеграция с Claude AI

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

Предпосылки

Питон 3.7+
Ключ RapidAPI для API данных LinkedIn
Доступ искусственного интеллекта Клода

Начиная

1. Получите ключ RapidAPI

Посетите API данных LinkedIn на RapidAPI
Зарегистрируйтесь или войдите в RapidAPI
Подпишитесь на API данных LinkedIn
Скопируйте ключ RapidAPI с панели управления.

2. Установка

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git cd linkedin-mcp

Установить зависимости:

pip install -r requirements.txt

Настройте переменные среды:
- Создать файл .env
- Добавьте свой ключ RapidAPI:

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

Структура проекта

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

Конфигурация МКП

Файл mcp.json настраивает сервер LinkedIn MCP:

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

Обязательно обновите путь в args , чтобы он соответствовал локальному расположению файла.

Доступные инструменты

1. извлечь_и_сохранить_сообщения_linkedin

Извлекает публикации LinkedIn для указанного имени пользователя и сохраняет их локально.

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. получить_сохраненные_сообщения

Извлекает сохраненные записи с поддержкой пагинации.

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

3. поиск_постов

Поиск сообщений по определенным ключевым словам.

search_posts(keyword: str) -> dict

4. получить_топ_посты

Возвращает самые эффективные публикации на основе показателей вовлеченности.

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

5. получить_сообщения_по_дате

Фильтрует сообщения в указанном диапазоне дат.

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

Использование с Клодом

Инициализируйте сервер MCP в разговоре с Клодом
Используйте доступные инструменты с помощью команд естественного языка
Клод поможет вам взаимодействовать с данными LinkedIn с помощью этих инструментов

API-интеграция

В этом проекте используется следующая конечная точка из API данных LinkedIn:

GET /get-profile-posts : извлекает сообщения из профиля LinkedIn.
- Базовый URL: https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com
- Требуемые заголовки:
  - x-rapidapi-key : Ваш ключ RapidAPI
  - x-rapidapi-host : linkedin-data-api.p.rapidapi.com