Analizador de perfiles de LinkedIn MCP

Un potente servidor MCP (Protocolo de Control de Máquina) para analizar perfiles de LinkedIn que interactúa con la API de LinkedIn para obtener, analizar y gestionar datos de publicaciones de LinkedIn. Este MCP está diseñado específicamente para funcionar con Claude AI.

Características

• Obtenga y almacene publicaciones de LinkedIn para cualquier perfil público

• Buscar publicaciones con filtrado de palabras clave

• Obtenga publicaciones con el mejor rendimiento según las métricas de interacción

• Filtrar publicaciones por rango de fechas

• Acceso paginado a las publicaciones almacenadas

• Fácil integración con Claude AI

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

Prerrequisitos

• Python 3.7+

• Clave RapidAPI para la API de datos de LinkedIn

• Acceso a la IA de Claude

Empezando

1. Obtener la clave RapidAPI

1. Visita la API de datos de LinkedIn en RapidAPI

2. Regístrese o inicie sesión en RapidAPI

3. Suscríbete a la API de datos de LinkedIn

4. Copia tu clave RapidAPI desde el panel de control

2. Instalación

1. Clonar el repositorio:

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

2. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

3. Configurar variables de entorno:

   • Crear un archivo .env

   • Agregue su clave RapidAPI:

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

Estructura del proyecto

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

Configuración de MCP

El archivo mcp.json configura el servidor MCP de LinkedIn:

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

Asegúrese de actualizar la ruta en args para que coincida con la ubicación de su archivo local.

Herramientas disponibles

1. obtener y guardar publicaciones de LinkedIn

Obtiene publicaciones de LinkedIn para un nombre de usuario determinado y las guarda localmente.

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. obtener_publicaciones_guardadas

Recupera publicaciones guardadas con soporte de paginación.

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

3. búsqueda_publicaciones

Busca publicaciones por palabras clave específicas.

search_posts(keyword: str) -> dict

4. obtener_las_publicaciones_principales

Devuelve las publicaciones con mejor rendimiento según las métricas de participación.

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

5. obtener_publicaciones_por_fecha

Filtra publicaciones dentro de un rango de fechas específico.

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

Usando con Claude

1. Inicializa el servidor MCP en tu conversación con Claude

2. Utilice las herramientas disponibles a través de comandos en lenguaje natural

3. Claude te ayudará a interactuar con los datos de LinkedIn utilizando estas herramientas

Integración de API

Este proyecto utiliza el siguiente punto final de la API de datos de LinkedIn:

• GET /get-profile-posts : obtiene publicaciones de un perfil de LinkedIn

  • URL base: https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com

  • Encabezados obligatorios:

    • x-rapidapi-key : Su clave RapidAPI

    • x-rapidapi-host : linkedin-data-api.p.rapidapi.com

Contribuyendo

1. Bifurcar el repositorio

2. Crea tu rama de funciones ( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add amazing feature' )

4. Empujar a la rama ( git push origin feature/amazing-feature )

5. Abrir una solicitud de extracción

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Autor

Patil rugoso

Repositorio

linkedin-mcp

Expresiones de gratitud

• RapidAPI para proporcionar acceso a datos de LinkedIn

• Capacidades de IA de Anthropic para Claude