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Lakome LinkedIn MCP Server

Smithery

AIエージェントに、Lakome API を利用したリアルタイムのLinkedInプロフィール抽出機能を提供する、軽量なModel Context Protocol（MCP）サーバーです。

このサーバーは、LLMクライアント（Claude Desktop、Cursor、Cline、Roo Code、カスタムAIエージェントなど）と、LakomeのLinkedInインテリジェンスエンドポイントとの間のブリッジとして機能します。

⚡ 機能

  • 標準stdioトランスポート: 標準的なMCPクライアントと互換性があります。

  • 単一の専用ツール: extract_linkedin_profile を公開し、構造化された完全なプロフィール情報（職歴、学歴、スキル、ヘッドライン、サマリー、連絡先情報など）を抽出します。

  • バッチ処理: 単一または複数のLinkedInプロフィールURLを1回のリクエストで照会できます。

  • エラーハンドリング: 認証キーを検証し、整形されたエラーフィードバックを返します。

Related MCP server: SalesTouch

📋 前提条件

  • Node.js v18.0.0 以上

  • Lakome APIキー（mcp.lakome.in で取得できます）

🔑 LAKOME_API_KEY の設定

サーバーがLakome APIエンドポイントへのリクエストを認証するには、LAKOME_API_KEY が必要です。

macOS / Linux の場合

export LAKOME_API_KEY="your_actual_lakome_api_key_here"

Windows（PowerShell）の場合

$env:LAKOME_API_KEY="your_actual_lakome_api_key_here"

Windows（コマンドプロンプト）の場合

set LAKOME_API_KEY=your_actual_lakome_api_key_here

🚀 インストールとクライアント設定

1. Claude Desktop のセットアップ

サーバー設定を claude_desktop_config.json に追加してください:

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

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

{
  "mcpServers": {
    "lakome-linkedin": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-server/index.js"
      ],
      "env": {
        "LAKOME_API_KEY": "your_actual_lakome_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Windowsユーザーへの注意: /absolute/path/to/mcp-server/index.js を、お使いのWindowsの絶対パスに置き換えてください（例: D:\\extensions and projects\\lakome API project\\mcp-server\\index.js）。

2. Cursor IDE のセットアップ

プロジェクトの .cursor/mcp.json またはグローバルMCP設定に、以下を追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "lakome-linkedin": {
      "command": "node",
      "args": [
        "./mcp-server/index.js"
      ],
      "env": {
        "LAKOME_API_KEY": "your_actual_lakome_api_key_here"
      }
    }
  }
}

3. Smithery.ai CLI

Smithery 経由でサーバーを自動的にインストールして実行できます:

npx -y @smithery/cli install @lakome/linkedin-mcp --client claude

🛠️ ツールリファレンス

extract_linkedin_profile

1つ以上のLinkedInプロフィールURLから、包括的で構造化されたプロフィールデータとインテリジェンスを抽出します。

パラメータ

名前

型

必須

説明

profileUrls

string[]

はい

抽出対象のLinkedInプロフィールURLの配列（例: ["https://www.linkedin.com/in/williamhgates"]）

呼び出し例

{
  "profileUrls": [
    "https://www.linkedin.com/in/williamhgates",
    "https://www.linkedin.com/in/satyanadella"
  ]
}

出力応答例

[
  {
    "url": "https://www.linkedin.com/in/williamhgates",
    "data": {
      "fullName": "Bill Gates",
      "headline": "Co-chair, Bill & Melinda Gates Foundation",
      "location": "Seattle, Washington, United States",
      "summary": "Co-chair of the Bill & Melinda Gates Foundation. Founder of Breakthrough Energy...",
      "experiences": [
        {
          "title": "Co-chair",
          "company": "Bill & Melinda Gates Foundation",
          "dateRange": "2000 - Present"
        }
      ],
      "education": [
        {
          "schoolName": "Harvard University",
          "degreeName": "Honorary Doctorate",
          "fieldOfStudy": "Law"
        }
      ],
      "skills": ["Philanthropy", "Software Development", "Global Health"]
    },
    "status": "success"
  }
]

🧪 ローカルでのテストと開発

  1. 依存関係をインストール:

    cd mcp-server
npm install

  2. サーバーをローカルで実行:

    LAKOME_API_KEY="your_api_key" node index.js

  3. MCP Inspector で確認:

    npx @modelcontextprotocol/inspector node index.js

📄 ライセンス

MIT © Lakome

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Tools

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