LinkedIn プロフィールスクレーパー MCP サーバー

このMCPサーバーは、Fresh LinkedIn Profile Data APIを使用してLinkedInプロフィール情報を取得します。モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとして実装されており、LinkedInプロフィールURLを受け取り、JSON形式でプロフィールデータを返すget_profileという単一のツールを公開しています。

特徴

**プロフィールデータの取得:**スキルやその他の設定を含む LinkedIn プロフィール情報を取得します (ほとんどの追加詳細は無効になっています)。
**非同期 HTTP リクエスト:**非ブロッキング API 呼び出しにhttpxを使用します。
環境ベースの構成: dotenvを使用して環境変数からRAPIDAPI_KEY読み取ります。

Related MCP server: Proxycurl MCP Server

前提条件

Python 3.7+ – Python バージョン 3.7 以上を使用していることを確認してください。
MCP フレームワーク: MCP フレームワークがインストールされていることを確認します。
必要なライブラリ: httpx 、 python-dotenv 、およびその他の依存関係をインストールします。
RAPIDAPI_KEY: RapidAPIから API キーを取得し、プロジェクトディレクトリの.envファイルに追加します (または環境に設定します)。

インストール

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/AIAnytime/Awesome-MCP-Server
cd linkedin_profile_scraper

依存関係をインストールします:
```
uv add mcp[cli] httpx requests
```
環境変数を設定する:
プロジェクトディレクトリに次の内容の.envファイルを作成します。
```
RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here
```

サーバーの実行

MCP サーバーを実行するには、次のコマンドを実行します。

uv run linkedin.py

サーバーが起動し、標準 I/O を介して受信要求をリッスンします。

MCP クライアント構成

MCPクライアントをこのサーバーに接続するには、 config.jsonに以下の設定を追加してください。パスは環境に合わせて調整してください。

{
  "mcpServers": {
    "linkedin_profile_scraper": {
      "command": "C:/Users/aiany/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:/Users/aiany/OneDrive/Desktop/YT Video/linkedin-mcp/project",
        "run",
        "linkedin.py"
      ]
    }
  }
}

コードの概要

**環境設定:**サーバーは、 dotenvを使用して、Fresh LinkedIn Profile Data API での認証に必要なRAPIDAPI_KEY読み込みます。
**API 呼び出し:**非同期関数get_linkedin_dataは、指定されたクエリパラメータを使用して API に GET リクエストを送信します。
MCP ツール: get_profileツールは API 呼び出しをラップし、フォーマットされた JSON データを返します。呼び出しが失敗した場合はエラーメッセージを返します。
サーバー実行: MCP サーバーはstdioトランスポートを使用して実行されます。

トラブルシューティング

**RAPIDAPI_KEY がありません:**キーが設定されていない場合、サーバーはValueErrorを送出します。キーが.envファイルに追加されているか、環境に設定されていることを確認してください。
API エラー: API リクエストが失敗した場合、ツールはプロファイルデータを取得できなかったことを示すメッセージを返します。