LinkedIn MCP

Ein MCP-Server, der es einem KI-Assistenten ermöglicht, LinkedIn-Jobs zu durchsuchen und LinkedIn-Profile zu lesen, indem er ein echtes Chrome-Fenster über das DevTools-Protokoll steuert.

Es ist schreibgeschützt. Es gibt hier kein Werkzeug, das Kontakte knüpft, Nachrichten sendet, Fähigkeiten bestätigt, Beiträge veröffentlicht oder sich bewirbt – nicht als Einstellung, sondern weil der Code dafür nicht existiert. Das ist eine bewusste Grenze: LinkedIn behandelt automatisiertes Schreiben weitaus strenger als automatisertes Lesen, und die Vermischung der beiden ist der Grund, warum Konten eingeschränkt werden.

Werkzeuge

Related MCP server: LinkedIn Sales & Navigator MCP Server

Installation

Erfordert Python 3.12+, uv und Google Chrome.

git clone https://github.com/TSS99/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp
uv sync

Melden Sie sich einmal an. Dies öffnet ein Chrome-Fenster und wartet darauf, dass Sie sich manuell anmelden – Anmeldedaten werden nie vom Skript eingegeben, da LinkedIn die skriptgesteuerte Eingabe von Anmeldedaten mit einer Challenge beantwortet:

uv run linkedin-mcp --login

Die Sitzung wird in ~/.linkedin-mcp/chrome-profil gespeichert. Überprüfen Sie sie jederzeit mit uv run linkedin-mcp --check und löschen Sie sie mit uv run linkedin-mcp --logout.

Welches Chrome-Profil gesteuert wird

Standardmäßig öffnet der Server ein eigenes Wegwerfprofil. Dieses Fenster sieht dann fabrikneu aus – keine Lesezeichen, keine Erweiterungen, in nichts angemeldet außer bei LinkedIn. Genau das ist der Sinn: Der Server kann ausschließlich LinkedIn sehen.

Wenn Sie es vorziehen, dass es Ihr normales Chrome steuert, sodass es die LinkedIn-Sitzung, die Sie bereits haben, wiederverwendet und kein fremdes Fenster öffnet, setzen Sie:

LINKEDIN_MCP_PROFILE_DIR=system

oder weisen Sie es ausdrücklich auf ein beliebiges Profilverzeichnis hin. In einer MCP-Client-Konfiguration kommt das in den env-Block:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/linkedin-mcp", "run", "linkedin-mcp"],
      "env": { "LINKEDIN_MCP_PROFILE_DIR": "system" }
    }
  }
}

Zwei Dinge, die Sie verstehen sollten, bevor Sie das tun:

Sie müssen Chrome trotzdem einmal neu starten. --remote-debugging-port wirkt nur beim Start; es kann für einen bereits laufenden Prozess nicht nachträglich aktiviert werden. Ein derzeit geöffnetes Chrome kann also niemals angebunden werden, egal was die Profileinstellung sagt. Beenden Sie es vollständig (Cmd+Q, nicht nur das Fenster schließen) und lassen Sie es vom Server starten, oder starten Sie es selbst mit dem Befehl, den --login ausgibt.

Der Debug-Port ist nicht auf LinkedIn beschränkt. Alles, was 127.0.0.1:9224 erreichen kann, kann jeden Tab in diesem Chrome steuern und jede darin enthaltene Sitzung lesen – Ihre E-Mails, Ihre Bank, alles – nicht nur LinkedIn. Beim isolierten Profil gibt es nichts anderes zu erreichen. Bei Ihrem normalen Profil ist alles erreichbar. Führen Sie es so nur auf einem Rechner aus, dem Sie vertrauen, und schließen Sie das Debug-Chrome, wenn Sie fertig sind.

--logout weigert sich, ein Profil zu löschen, das es nicht selbst erstellt hat. Wenn Sie das Tool also auf Ihr echtes Chrome richten, kann es Ihren Browserzustand nicht löschen.

Konfiguration

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu (siehe mcp-config.example.json):

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/linkedin-mcp", "run", "linkedin-mcp"]
    }
  }
}

Für Claude Code: claude mcp add linkedin -- uv --directory /path/to/linkedin-mcp run linkedin-mcp

Wie es funktioniert und warum

CDP gegen ein echtes Chrome-Profil, nicht gegen einen gestarteten Browser. Playwrights eigenes Chromium verrät sich auf ein Dutzend Arten, die LinkedIn erkennt. Wenn Sie sich an ein echtes Chrome anhängen, bei dem Sie sich selbst angemeldet haben, bleiben Fingerprint und Cookie authentisch. Der Server läuft auf Debug-Port 9224 und koexistiert daher mit anderen browserbasierten MCP-Servern auf 9222/9223.

Navigationen werden zeitlich gestaffelt. LinkedIn begrenzt die Rate nicht nur nach Volumen, sondern auch nach Takt; deshalb erzwingt goto einen minimalen Abstand mit Jitter. Ein langer Recherchelauf ist absichtlich langsamer als möglich.

Jede Zeichenkette in LinkedIns DOM erscheint zweimal – einmal sichtbar, einmal in einem visually-hidden-Span für Screenreader – daher liest sich rohes innerText als „Acme Corp\nAcme Corp“. dedupe_lines fasst aufeinanderfolgende Wiederholungen zusammen; ohne dies erscheint jedes geparste Feld doppelt.

Selektoren sind geordnete Fallback-Listen. LinkedIns Klassennamen sind verschleiert und werden oft umbenannt. Wo möglich verankern sich die Parser an Dingen, die den Klassenwechsel überdauert haben – das data-occludable-job-id-Attribut, die stabilen Anker-IDs div#experience – und fallen auf das Parsen der Zeilenreihenfolge im Kartentext zurück, anstatt sich auf einen feldbezogenen Hook zu verlassen.

Ein fehlgeschlagenes Scraping liefert niemals ein leeres Ergebnis. Jedes Tool ist so gekapselt, dass ein fehlender Anker als {"status": "error", "error_type": "stale_selector", ...} zurücKkommt, mit Angabe von Selektor und URL. Ein LLM, dem [] übergeben wird, meldet mit völliger Überzeugung „keine Jobs gefunden“; das macht Werkzeugdefekt und echte Leere unterscheidbar.

Tests

uv run pytest

Die Tests decken die reinen Parser ab – URL-/Filterkonstruktion, Kartenparsing, Parsing von Profileinträgen, Zeilendeduplizierung – anhand von Testdaten in der Form, die LinkedIns DOM tatsächlich erzeugt. Sie benötigen weder Browser noch Netzwerk.

Wenn es nicht funktioniert

Das wird es. LinkedIn bringt ständig Markup-Änderungen heraus, und ein Scraper ist eine Vermutung über das HTML eines anderen. Erwarten Sie irgendwann stale_selector-Fehler; die Behebung besteht meist aus einem weiteren Eintrag in einer Selektor-Liste in tools/jobs.py oder tools/profiles.py, plus einem Fixture in tests/test_parsers.py.

Wenn Sie auth_required mit einer checkpoint-URL erhaten, möcht LinkedIn einen Menschen: Öffnen Sie das Chrome-Fenster, lösen Sie die Challenge auf und versuchen Sie es erneut.

Ein Wort zu den Nutzungsbedingungen

Automatiserter Zugriff verstößt unabhängig davon, wie sorgfältig die Implementierung ist, gegen die Nutzungsvereinbarung von LinkedIn, und LinkedIn schränkt dafür tatsächlich Konten ein. Dies ist ein persönliches Recherchewerkzeug; der schreibgeschützte Aufbau und zeitich gestaffelte Anfragen verringern das Risiko, beseitigen es aber nicht, und das Konto, auf das Sie es richten, ist dasjenige, das dieses Risiko trägt. Nutzen Sie Ihr Urteilsvermögen.

Lizenz

Apache-2.0