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Hama-amir

LinkedIn Profile Analyzer MCP

by Hama-amir

LinkedIn プロフィールアナライザー MCP

LinkedInのAPIと連携し、LinkedInの投稿データを取得、分析、管理する強力なLinkedInプロフィールアナライザーMCP(マシンコントロールプロトコル)サーバーです。このMCPは、Claude AIと連携するように特別に設計されています。

特徴

  • あらゆる公開プロフィールの LinkedIn 投稿を取得して保存します

  • キーワードフィルタリングで投稿を検索する

  • エンゲージメント指標に基づいて最もパフォーマンスの高い投稿を取得する

  • 日付範囲で投稿をフィルタリング

  • 保存された投稿へのページ分けされたアクセス

  • Claude AIとの簡単な統合

Related MCP server: LinkedIn MCP Server

前提条件

  • Python 3.7以上

  • LinkedIn Data API の RapidAPI キー

  • クロードAIアクセス

はじめる

1. RapidAPIキーを取得する

  1. RapidAPI の LinkedIn データ APIをご覧ください

  2. RapidAPIにサインアップまたはログイン

  3. LinkedInデータAPIを購読する

  4. ダッシュボードからRapidAPIキーをコピーします

2. インストール

  1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp
  1. 依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt
  1. 環境変数を設定します。

    • .envファイルを作成する

    • RapidAPI キーを追加します:

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

プロジェクト構造

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

MCP構成

mcp.jsonファイルは LinkedIn MCP サーバーを構成します。

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

ローカル ファイルの場所と一致するように、 args内のパスを更新してください。

利用可能なツール

1. リンクトイン投稿を取得して保存する

指定されたユーザー名の LinkedIn の投稿を取得し、ローカルに保存します。

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. get_saved_posts

ページ区切りのサポートを使用して保存された投稿を取得します。

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

3. 検索投稿

特定のキーワードで投稿を検索します。

search_posts(keyword: str) -> dict

4. get_top_posts

エンゲージメント メトリックに基づいて、最もパフォーマンスの高い投稿を返します。

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

5. get_posts_by_date

指定された日付範囲内の投稿をフィルタリングします。

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

クロードと一緒に使う

  1. クロードとの会話でMCPサーバーを初期化する

  2. 自然言語コマンドを通じて利用可能なツールを使用する

  3. クロードは、これらのツールを使用してLinkedInデータを操作するお手伝いをします

API統合

このプロジェクトでは、LinkedIn Data API の次のエンドポイントを使用します。

  • GET /get-profile-posts : LinkedIn プロフィールから投稿を取得します

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

    • 必須ヘッダー:

      • x-rapidapi-key : RapidAPIキー

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

貢献

  1. リポジトリをフォークする

  2. 機能ブランチを作成します( git checkout -b feature/amazing-feature

  3. 変更をコミットします( git commit -m 'Add amazing feature'

  4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )

  5. プルリクエストを開く

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

著者

ルグヴェド・パティル

リポジトリ

リンクトイン-MCP

謝辞

  • LinkedInデータへのアクセスを提供するRapidAPI

  • クロードAI機能のためのAnthropic

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    C
    quality
    D
    maintenance
    Enables access to comprehensive LinkedIn data, including professional profile details, company information, and social engagement metrics. It supports searching for people, retrieving posts and comments, and fetching detailed experience, skills, and recommendations.
    52
    MIT
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to discover and fetch LinkedIn posts with engagement metrics (reactions, comments, shares) and author details, returning structured JSON per post.
    -

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Hama-amir/linkedin_mcp'

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