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LinkedIn Jobs MCP Server

by FuriousApe
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Python
Local

LinkedIn Jobs MCPサーバー

認証済みセッションCookieを使用してLinkedInの求人情報をスクレイピングするセルフホスト型MCPサーバー。Dockerで実行します。Apifyは不要で、実行ごとのコストもかかりません。

セットアップ

1. Cookieの取得

  1. Chrome拡張機能 Cookie-Editor をインストールします

  2. LinkedInにログインします（捨てアカウントの使用を推奨）

  3. Cookie-Editorをクリックし、Export (JSON) を選択します

  4. 以下の2つの値を見つけてコピーします：

    • li_at — セッションCookie

    • JSESSIONID — CSRFトークンとして使用（値は ajax:1234... のような形式）

2. 設定

cp .env.example .env
# Edit .env and paste your cookie values

3. ビルドとテスト

# Build the Docker image
docker build -t linkedin-mcp .

# Quick smoke test — should print the MCP server startup log
docker run --rm --env-file .env linkedin-mcp
# Ctrl+C to stop

4. Claude Desktopへの組み込み

Claude Desktopの設定ファイルを編集します：

  • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "linkedin-jobs": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "--env-file", "/ABSOLUTE/PATH/TO/linkedin-mcp/.env",
        "linkedin-mcp"
      ]
    }
  }
}

⚠️ .envファイルへのパスは絶対パスを使用してください。~/ はここでは展開されません。

5. Claude Desktopの再起動

設定を保存した後、Claude Desktopを完全に終了して再起動します。 チャットバーに 🔧 ツールアイコンが表示されます。クリックして scrape_jobs、get_job_details、check_cookie、update_cookies がリストされていることを確認してください。

6. 最初の会話

You: Check if my LinkedIn cookie is valid
Claude: [calls check_cookie] ✓ Authenticated as John Doe

You: Scrape 20 AI Engineer or ML Engineer jobs posted in the last 3 days in the US
Claude: [calls scrape_jobs] ...returns full job list with descriptions

Related MCP server: mcp-job-search

Cookieの更新（30〜60日ごと）

Cookieの有効期限が切れたら、Cookie-Editorから再度エクスポートし、Claudeに以下のように伝えてください：

Update my LinkedIn cookies: li_at is "new_value" and jsessionid is "new_value"

Claudeが update_cookies を呼び出します。コンテナの再起動は不要です。

開発

# Run with live source reloading
docker compose up

# Inspect MCP tools without Claude Desktop
npx @modelcontextprotocol/inspector docker run --rm -i --env-file .env linkedin-mcp

プロジェクト構造

linkedin-mcp/
├── src/
│   ├── server.py        # MCP server — tool definitions and handlers
│   ├── scraper.py       # LinkedIn Voyager API calls (httpx)
│   ├── models.py        # Pydantic models for Job data
│   └── __init__.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── .env.example
└── .gitignore

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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