linkedin-mcp

用于从 Claude Code 编辑你自己的 LinkedIn 个人资料的 MCP 服务器——采用硬性的 propose-then-approve（先提议后批准） 分离机制：模型可以起草变更并向你展示 diff，但整套流程中只有一个工具能执行写入，而且它只会针对你已经查看过的提议执行。

合作伙伴准入门槛： LinkedIn 的 Profile Edit API 仅对 LinkedIn 批准的合作伙伴开发者开放（w_compliance 是“一项私有权限，仅授予选定的开发者”——参见 docs/api-notes.md）。在合作伙伴批准落地之前，apply_proposal 会返回 invalid-scope（作用域无效）错误。这是预期行为，不是缺陷。 其他一切（OAuth、提议、diff）目前都正常工作。

工作方式

提议会持久化保存在 ~/.config/linkedin-mcp/proposals/ 下，因此批准可以在之后的会话中完成。令牌和客户端凭据存储在 ~/.config/linkedin-mcp/.env 中，权限为 600——由你亲自填写，绝不会由 agent 写入，也永不提交（参见 .env.example）。

Related MCP server: kaushik-linkedin-mcp

安装

需要 Python ≥ 3.11。

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "bash",
      "args": ["/path/to/linkedin-mcp/run.sh"]
    }
  }
}

run.sh 在首次启动时会创建 .venv/ 并安装锁定依赖（以 stamp 文件为门禁；所有启动引导输出都会写入 stderr，从而保持 MCP stdio 通道干净）。

设置

按 docs/SETUP-KYLE.md 操作——它会引导你创建 LinkedIn Developer 应用、注册 redirect URL、填写 ~/.config/linkedin-mcp/.env、运行 auth_start，并申请合作伙伴计划。

开发

bash run.sh --help                                # bootstraps the venv (runtime deps only)
.venv/bin/pip install -r requirements-dev.txt     # adds pytest + coverage tooling
.venv/bin/python -m pytest                        # offline — every test runs against a mock transport

测试套件中包含一个 granted-write fixture：一个 mock LinkedIn，其中每个文档中写端点都会愉快地返回 200。测试断言：即使写入可能成功，propose_edit 也会在记录日志中留下零个非 GET 请求；同时（正向对照）apply_proposal 确实会在同一 fixture 中记录该文档所述的写入调用。--live-probe 是一个诊断标志（发出单个真实请求，用于区分“端点正确但未授权”和“端点错误”）；它绝不会在测试或 CI 中运行，且需要设置 LINKEDIN_MCP_LIVE_PROBE=1。

API 面固定为官方文档中带日期的逐字摘录，参见 docs/api-notes.md。

许可证

MIT——参见 LICENSE。