LinkedIn MCP Server (TypeScript / Bun)

Haftungsausschluss: Dies ist ein unabhängiges, von der Community betriebenes Open-Source-Projekt. Es ist nicht mit der LinkedIn Corporation oder der Microsoft Corporation verbunden, wird von diesen nicht gesponsert, autorisiert oder unterstützt. „LinkedIn“ ist eine eingetragene Marke der LinkedIn Corporation und wird rein beschreibend verwendet.

Ein extrem schneller, schlanker Model Context Protocol (MCP)-Server für LinkedIn-Automatisierung und -Scraping, neu geschrieben in TypeScript und betrieben mit der Bun-Laufzeit.

Er stellt KI-Assistenten (wie Claude Desktop, Cursor, OpenCode, VS Code und Windsurf/Antigravity) 19 produktionsreife MCP-Tools bereit, um Profile zu durchsuchen, Jobs und Unternehmen zu suchen, mit Nachrichten zu interagieren und Feeds mithilfe Ihrer eigenen authentifizierten Browsersitzung zu extrahieren.

⚡ Warum TypeScript + Bun?

linkedin-mcp-server-ts ist ein nativer TypeScript/Bun-Port von stickerdaniel/linkedin-mcp-server, der maximale Effizienz und einen minimalen Ressourcen-Fußabdruck bietet:

• 🚀 Sofortiger Start & nahezu null Overhead: Buns native JIT-Ausführung und schnelle Paketausführung eliminieren Verzögerungen beim Kaltstart.

• 🌐 Native WebView- und direkte CDP-Engine: Automatisiert Chromium über direktes Chrome DevTools Protocol (CDP) und Bun.WebView ohne schwere externe Browser-Daemon-Schichten.

• 🔄 100% Vertrags- und Schema-Parität: Vollständiger 1:1-Ersatz für die Python-MCP-Server-Tools, -Schemata und -Rückgabeformate.

• 🔑 Nahtloser Sitzungsaustausch: 100% kompatibel mit dem Standard-Sitzungsspeicher und Cookie-Format unter ~/.linkedin-mcp/profile.

Architekturvergleich

🛠️ MCP-Tools im Überblick (19 Tools)

🚀 Schnellstart

Voraussetzungen

1. Installieren Sie Bun (v1.2 oder höher):

   # Windows (PowerShell)
   powershell -c "irm bun.sh/install.ps1 | iex"
   
   # macOS / Linux
   curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

2. Google Chrome / Chromium: Auf Ihrem System installiert.

Ein-Befehl-Ausführung (bunx)

Sie können den Server direkt ohne manuelle Installation mit bunx ausführen:

bunx linkedin-mcp-server-ts

Lokales Klonen & Entwicklungseinrichtung

# Clone the repository
git clone https://github.com/joaovjo/linkedin-mcp-server-ts.git
cd linkedin-mcp-server-ts

# Install dependencies
bun install

# Start the server (stdio mode for MCP clients)
bun run start

# Start the HTTP server (for web MCP debugging)
bun run dev

💻 MCP-Client-Konfiguration

1. Claude Desktop

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu:

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

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

• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "bunx",
      "args": ["linkedin-mcp-server-ts"]
    }
  }
}

Oder wenn Sie aus einem lokalen Klon ausführen:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "bun",
      "args": ["run", "src/index.ts"],
      "cwd": "D:/linkedin/linkedin-mcp-server-ts"
    }
  }
}

2. Cursor

Fügen Sie zur Datei .cursor/mcp.json Ihres Projekts oder zu den globalen Cursor-Einstellungen hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "bunx",
      "args": ["linkedin-mcp-server-ts"]
    }
  }
}

3. OpenCode

Fügen Sie zu opencode.json (oder ~/.config/opencode/opencode.json) hinzu:

{
  "mcp": {
    "linkedin": {
      "type": "stdio",
      "command": "bunx",
      "args": ["linkedin-mcp-server-ts"]
    }
  }
}

4. Antigravity / Windsurf / VS Code (Cline / Roo Code)

Fügen Sie zu mcp_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "bunx",
      "args": ["linkedin-mcp-server-ts"],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

5. Streamable HTTP-Modus

Um den Server über HTTP für entfernte Agents oder containerisierte Umgebungen bereitzustellen:

bun run src/index.ts --transport streamable-http --host 127.0.0.1 --port 8000

Endpunkt-URL: http://127.0.0.1:8000/mcp
Gesundheitscheck: http://127.0.0.1:8000/health

🔐 Authentifizierung & Sitzungsverwaltung

Der Server verwendet ein persistentes Browserprofil, das unter ~/.linkedin-mcp/profile gespeichert ist, sodass Sie sich nur einmal authentifizieren müssen.

Option A: Automatischer Import aus Ihrem Alltagsbrowser (Am schnellsten)

Wenn Sie in Ihrem Browser (Chrome, Brave, Edge, Arc, Vivaldi) bereits bei LinkedIn angemeldet sind, importieren Sie Ihre Sitzung sofort:

# Auto-detect the most recent browser session
bunx linkedin-mcp-server-ts --import-from-browser

# Or specify a target browser
bunx linkedin-mcp-server-ts --import-from-browser brave
bunx linkedin-mcp-server-ts --import-from-browser chrome
bunx linkedin-mcp-server-ts --import-from-browser edge

Option B: Interaktiver visueller Login

Starten Sie ein interaktives Chrome-Fenster, um sich anzumelden:

bunx linkedin-mcp-server-ts --login
# Or from local source:
bun run login

1. Ein Chrome-Browserfenster wird mit der LinkedIn-Anmeldeseite geöffnet.

2. Schließen Sie Ihre Anmeldung ab (einschließlich 2FA / CAPTCHA, falls Sie dazu aufgefordert werden).

3. Der Server erkennt die erfolgreiche Navigation zu Ihrem Feed und speichert Ihr Sitzungsprofil sicher.

Sitzungsstatus überprüfen

bunx linkedin-mcp-server-ts --status
# Or from local source:
bun run status

Abmelden & Sitzung löschen

bunx linkedin-mcp-server-ts --logout
# Or from local source:
bun run logout

⚙️ Konfiguration & Umgebungsvariablen

Erstellen Sie eine .env-Datei im Stammverzeichnis (oder übergeben Sie CLI-Argumente), um das Verhalten anzupassen:

🧪 Entwicklung, Tests & Qualität

Vertrags- und Unit-Tests ausführen

Führen Sie die vollständige Testsammlung aus, die alle 19 Tools, Schema-Validierungen, Link-Metadaten-Klassifizierer und die Fehlerbehandlung überprüft:

bun test

Linting & Formatierung

Codestil und Formatierung werden mit Biome durchgesetzt:

# Check code for lint issues
bun run lint

# Auto-fix formatting and linting
bun run lint:fix

# Format files
bun run format

Projektarchitektur

linkedin-mcp-server-ts/
├── src/
│   ├── index.ts               # CLI Entrypoint & Transport routing (stdio / HTTP)
│   ├── config.ts              # CLI flags & environment configuration
│   ├── browser/
│   │   ├── auth.ts            # Login, logout, status, and browser cookie importer
│   │   ├── cdp.ts             # Direct Chrome DevTools Protocol helper functions
│   │   ├── chrome-launch.ts   # Process launcher for visual login & remote attach
│   │   ├── manager.ts         # Bun.WebView & CDP lifecycle manager
│   │   └── types.ts           # Browser status types
│   ├── errors/                # Unified error handling & custom error hierarchy
│   ├── mcp/
│   │   └── create-server.ts   # MCP Server registration & tool mounting
│   ├── middleware/            # Concurrency serialization queue
│   ├── scraping/              # DOM extraction, noise removal, link classification & URNs
│   ├── session/               # Cookie storage, profile directories, and persistence
│   ├── tools/                 # 19 MCP tool implementations
│   └── utils/                 # General helpers
├── tests/                     # Bun test suite & contract validations
├── bunfig.toml                # Bun configuration & npm publish registry settings
└── package.json               # Package metadata, dependencies, and scripts

📦 Veröffentlichung auf NPM

Dieses Projekt verwendet bunfig.toml, um direkt über die npm-Registry mit Bun zu veröffentlichen:

# Verify typecheck & tests pass
bun test
bun run lint

# Publish public package
bun publish

🤝 Mitwirken

Beiträge, Fehlermeldungen und Pull-Requests sind willkommen!

1. Forken Sie das Repository auf GitHub: https://github.com/joaovjo/linkedin-mcp-server-ts

2. Erstellen Sie einen Feature-Branch: git checkout -b feature/amazing-feature

3. Committen Sie Ihre Änderungen: git commit -m 'feat: add amazing feature'

4. Stellen Sie sicher, dass alle Tests bestehen: bun test && bun run lint

5. Pushen Sie auf den Branch: git push origin feature/amazing-feature

6. Öffnen Sie einen Pull-Request.

📄 Lizenz & Danksagungen

• Lizenz: Lizenziert unter der MIT License.

• Danksagungen: Besonderer Dank an Daniel Sticker und die Mitwirkenden von stickerdaniel/linkedin-mcp-server für die ursprüngliche Python-Architektur, die Scraper-Logik und die Recherche.