LinkedIn MCP Server (TypeScript / Bun)

Descargo de responsabilidad: Este es un proyecto independiente de código abierto impulsado por la comunidad. No está afiliado, patrocinado, autorizado ni respaldado por LinkedIn Corporation ni Microsoft Corporation. "LinkedIn" es una marca registrada de LinkedIn Corporation y se utiliza únicamente con fines descriptivos.

Un servidor Model Context Protocol (MCP) ultrarrápido y ligero para la automatización y el scraping de LinkedIn, reescrito en TypeScript y con el tiempo de ejecución Bun.

Proporciona a los asistentes de IA (como Claude Desktop, Cursor, OpenCode, VS Code y Windsurf/Antigravity) 19 herramientas MCP de nivel de producción para navegar por perfiles, buscar empleos y empresas, interactuar con mensajes y extraer feeds utilizando tu propia sesión de navegador autenticada.

⚡ ¿Por qué TypeScript + Bun?

linkedin-mcp-server-ts es un puerto nativo TypeScript/Bun de stickerdaniel/linkedin-mcp-server, diseñado para ofrecer la máxima eficiencia y una huella de recursos mínima:

• 🚀 Inicio instantáneo y sobrecarga casi nula: El JIT nativo de Bun y la ejecución rápida de paquetes eliminan los retrasos de arranque en frío.

• 🌐 WebView nativo y motor CDP directo: Automatiza Chromium mediante el Protocolo directo de Chrome DevTools (CDP) y Bun.WebView sin capas pesadas de demonios de navegador externos.

• 🔄 Paridad total de contratos y esquemas: Reemplazo directo 1:1 de las herramientas, esquemas y formatos de respuesta del servidor MCP de Python.

• 🔑 Compatibilidad de sesión perfecta: 100% compatible con el almacenamiento de sesión y el formato de cookies estándar de ~/.linkedin-mcp/profile.

Comparación de arquitectura

Related MCP server: LinkedIn MCP Pro Max

🛠️ Resumen de herramientas MCP (19 herramientas)

🚀 Inicio rápido

Requisitos previos

1. Instala Bun (v1.2 o superior):

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

2. Google Chrome / Chromium: instalado en tu sistema.

Ejecución con un solo comando (bunx)

Puedes ejecutar el servidor directamente sin instalación manual usando bunx:

bunx linkedin-mcp-server-ts

Clonación local y configuración de desarrollo

# 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

💻 Configuración del cliente MCP

1. Claude Desktop

Añade lo siguiente a tu claude_desktop_config.json:

• 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"]
    }
  }
}

O cuando se ejecuta desde un clon local:

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

2. Cursor

Añade lo siguiente a .cursor/mcp.json de tu proyecto o a los ajustes globales de Cursor:

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

3. OpenCode

Añade lo siguiente a tu opencode.json (o a ~/.config/opencode/opencode.json):

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

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

Añade lo siguiente a mcp_config.json:

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

5. Modo Streamable HTTP

Para exponer el servidor a través de HTTP para agentes remotos o entornos contenedorizados:

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

URL del endpoint: http://127.0.0.1:8000/mcp
Comprobación de salud: http://127.0.0.1:8000/health

🔐 Autenticación y gestión de sesiones

El servidor utiliza un perfil de navegador persistente almacenado en ~/.linkedin-mcp/profile, de modo que solo necesitas autenticarte una vez.

Opción A: Importación automática desde tu navegador habitual (la más rápida)

Si ya has iniciado sesión en LinkedIn en tu navegador (Chrome, Brave, Edge, Arc, Vivaldi), importa tu sesión al instante:

# 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

Opción B: Inicio de sesión visual interactivo

Abre una ventana interactiva de Chrome para iniciar sesión:

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

1. Se abrirá una ventana del navegador Chrome con la página de inicio de sesión de LinkedIn.

2. Completa tu inicio de sesión (incluidos 2FA / CAPTCHA si se solicitan).

3. El servidor detecta la navegación correcta a tu feed y guarda tu perfil de sesión de forma segura.

Comprobar el estado de la sesión

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

Cerrar sesión y borrar la sesión

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

⚙️ Configuración y variables de entorno

Crea un archivo .env en el directorio raíz (o pasa argumentos de la CLI) para personalizar el comportamiento:

🧪 Desarrollo, Pruebas y Calidad

Ejecutar Pruebas de Contrato y Unitarias

Ejecuta el conjunto completo de pruebas que verifica las 19 herramientas, las validaciones de esquema, los clasificadores de metadatos de enlaces y el manejo de errores:

bun test

Linting y Formateo

El estilo del código y el formateo se aplican con Biome:

# Check code for lint issues
bun run lint

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

# Format files
bun run format

Arquitectura del Proyecto

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

📦 Publicación en NPM

Este proyecto utiliza bunfig.toml para publicar directamente en el registro npm con Bun:

# Verify typecheck & tests pass
bun test
bun run lint

# Publish public package
bun publish

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones, los informes de errores y las solicitudes de extracción son bienvenidos!

1. Haz un fork del repositorio en GitHub: https://github.com/joaovjo/linkedin-mcp-server-ts

2. Crea una rama de características: git checkout -b feature/amazing-feature

3. Confirma tus cambios: git commit -m 'feat: add amazing feature'

4. Asegúrate de que todas las pruebas pasen: bun test && bun run lint

5. Empuja a la rama: git push origin feature/amazing-feature

6. Abre una solicitud de extracción.

📄 Licencia y Créditos

• Licencia: Distribuido bajo la Licencia MIT.

• Créditos: Agradecimientos especiales a Daniel Sticker y a los contribuidores de stickerdaniel/linkedin-mcp-server por la arquitectura original en Python, la lógica de scraping y la investigación.