linkedin-safe-mcp

Ein MCP-Server, der KI-Agenten (Claude Code, Codex, Claude Desktop, Cursor, …) LinkedIn-Superkräfte verleiht — ohne dein LinkedIn-Konto zu gefährden:

• Auf LinkedIn posten — Text, Links und Bilder über die offizielle API von LinkedIn (OAuth, ToS-konform), plus Kommentare und Likes.

• Jobs suchen — Filter nach Schlüsselwort/Ort/Remote/Erfahrung/Datum über die öffentlichen Gast-Endpunkte von LinkedIn. Kein Login, keine Cookies: dein Konto bleibt außen vor.

• Jobsuche verwalten — ein lokaler SQLite-Bewerbungstracker (interessiert → beworben → im Gespräch → Angebot) mit Notizen und Job-Schnappschüssen, damit ein Agent deine Pipeline pflegen und maßgeschneiderte Anschreiben schreiben kann — sogar nachdem eine Stelle offline gegangen ist.

Warum dieses Design?

LinkedIn bietet keine offizielle Job-Such-API, und die inoffiziellen Wege (interne Voyager-API mit deinem li_at-Session-Cookie, Headless-Browser auf deiner angemeldeten Session) verstoßen gegen die LinkedIn-Nutzungsbedingungen § 8.2 und führen regelmäßig zu gesperrten Konten. Dieser Server umgeht das bewusst:

Voraussetzungen

• Python 3.11+ und uv

• Nur zum Posten: eine kostenlose LinkedIn-Developer-App (Einrichtung in 5 Minuten, siehe unten). Jobsuche und Tracker funktionieren ohne jede Einrichtung.

Installation & Verbindung mit deinem Agenten

Kopiere dieses Verzeichnis und registriere es bei deinem MCP-Client. <REPO> unten steht für den absoluten Pfad zu diesem Projekt.

Claude Code

claude mcp add linkedin \
  --env LINKEDIN_CLIENT_ID=your_client_id \
  --env LINKEDIN_CLIENT_SECRET=your_client_secret \
  -- uv run --directory <REPO> linkedin-safe-mcp

Oder in einer .mcp.json des Projekts:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "<REPO>", "linkedin-safe-mcp"],
      "env": {
        "LINKEDIN_CLIENT_ID": "your_client_id",
        "LINKEDIN_CLIENT_SECRET": "your_client_secret"
      }
    }
  }
}

Codex (~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.linkedin]
command = "uv"
args = ["run", "--directory", "<REPO>", "linkedin-safe-mcp"]
env = { LINKEDIN_CLIENT_ID = "your_client_id", LINKEDIN_CLIENT_SECRET = "your_client_secret" }

Claude Desktop (claude_desktop_config.json) — gleiche JSON-Struktur wie .mcp.json oben.

Die LINKEDIN_CLIENT_*-Variablen werden nur zum Posten benötigt; lass sie weg, wenn du nur Jobsuche + Tracking willst.

Posten aktivieren (einmalige LinkedIn-App-Einrichtung)

1. Gehe zu https://www.linkedin.com/developers/apps → App erstellen (erfordert eine beliebige LinkedIn-Seite; du kannst eine triviale anlegen).

2. Füge auf dem Produkte-Tab Auf LinkedIn teilen und Mit LinkedIn anmelden über OpenID Connect hinzu.

3. Füge auf dem Auth-Tab die Redirect-URL http://localhost:8765/callback hinzu.

4. Kopiere Client-ID und Client-Secret in die oben gezeigten Umgebungsvariablen.

5. Authentifiziere dich einmal — auf beiden Wegen:

   • Im Terminal: uv run --directory <REPO> linkedin-safe-mcp auth

   • Oder sag einfach deinem Agenten, er soll etwas posten; er ruft das login-Tool auf und reicht dir die Autorisierungs-URL weiter.

Tokens werden in ~/.linkedin-mcp/tokens.json gespeichert (Modus 0600) und halten ~60 Tage; LinkedIn stellt für Self-Service-Apps keine Refresh-Tokens aus, also musst du dich nach Ablauf erneut anmelden (auth_status sagt dir genau, wann es so weit ist).

Tools

Was Agenten damit machen können: „Finde remote Staff-Engineer-Stellen, die diese Woche veröffentlicht wurden, speichere die vielversprechenden, entwirf passende Anschreiben aus den gespeicherten Beschreibungen, markiere die, bei denen ich mich beworben habe, und poste eine Zusammenfassung meiner Open-Source-Arbeit."

Konfiguration

Verhalten & Grenzen

• Posten: LinkedIn begrenzt das Posten auf 150 Anfragen/Tag und lehnt exakte Duplikate aktueller Beiträge ab (HTTP 422). Reservierte Zeichen im Beitragstext werden für die versionierte API automatisch escaped, damit Klammern keine Fehler verursachen; Hashtags bleiben erhalten.

• Jobsuche: Gast-Endpunkte sind pro IP begrenzt (HTTP 429). Der Server cached Ergebnisse (10 Min. für Suchen / 6 h für Jobdetails), wiederholt mit Backoff und taktet mehrseitige Abrufe; bei anhaltendem 429 gibt es eine klare „warte eine Minute"-Meldung an den Agenten. Halte limit moderat.

• Scraping-Verhalten: Die Gast-Jobsuche liest dieselben öffentlichen Seiten, die auch ein ausgeloggter Besucher sieht, mit menschlichem Tempo und Caching, um die Last gering zu halten. Trotzdem kann LinkedIn diese Endpunkte jederzeit ändern oder sperren — die Parser sind durch Fixture-Tests abgesichert, sodass Brüche laut erkannt werden und die Tool-Fehler für den Agenten handlungsleitend sind.

Entwicklung

uv sync            # install deps (Python ≥3.11)
uv run pytest      # 48 tests: parsers vs live fixtures, payloads, OAuth, tracker,
                   # plus an end-to-end stdio smoke test that spawns the real server
uv run ruff check src tests && uv run ruff format --check src tests

Aufbau: src/linkedin_mcp/ — server.py (Tool-Oberfläche) · api/ (offizielle REST: Beiträge, Social Actions, Uploads, duales Rest/UGC-Backend) · auth/ (OAuth + Token- Speicher) · jobs/ (Gast-Client, HTML-Parser, Filter-Zuordnungen) · tracker/ (SQLite-Speicher) · cli.py (serve | auth | status | logout).

Roadmap

• Veröffentlichung auf PyPI (uvx linkedin-safe-mcp-Einzeiler)

• Reaktionsarten über Like hinaus; Beiträge mit mehreren Bildern; Umfrage-Beiträge

• Optionale Drittanbieter-Jobdaten hinter demselben Tool-Schema

• streamable-http-Transport für Remote-/gehostete Nutzung

• (Erwogen, nur opt-in, standardmäßig aus) ein Cookie-basierter Voyager-Provider für personalisierte Funktionen — mit deutlichen Warnhinweisen, da er gegen die LinkedIn-Nutzungsbedingungen verstößt

Lizenz

MIT