LinkedIn Company Page Mapper MCP Server
LinkedIn Company Page Mapper MCP Server
MCP-сервер для актора Mamba Labs LinkedIn Company Page Mapper на Apify.
По домену компании находит её страницу LinkedIn с точным числом подписчиков и публичными фирмографическими данными.
Что делает
Разрешает домен компании в страницу LinkedIn и возвращает ТОЧНОЕ число подписчиков, а также отрасль, заявленную категорию размера компании, штаб-квартиру, год основания и специализации, которые LinkedIn публикует на открытой странице. LinkedIn отображает каждую цифру, поэтому, в отличие от большинства социальных платформ, эти значения можно суммировать по списку. Все данные берутся со страницы без авторизации: ни логина, ни сессионной cookie, ни стороннего вендора. Списки сотрудников, динамика найма и вовлечённость в постах НЕ доступны без входа и не возвращаются. Угаданный slug, ведущий на другую компанию, помечается как identity_mismatch. Только чтение; требует APIFY_TOKEN и расходует кредиты Apify за каждый вызов.
Related MCP server: Company Firmographic Enricher MCP Server
Быстрый старт
Добавьте это в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"mamba-linkedin-company-presence-mapper": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-linkedin-company-presence-mapper"],
"env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-token" }
}
}
}Предварительные требования
Node.js 18 или новее
API-токен Apify из console.apify.com/account/integrations
Актор работает по модели pay per event и расходует кредиты Apify за каждый вызов. Цены указаны на странице актора.
Примеры запросов
«Сколько подписчиков в LinkedIn у gitlab.com?»
«Получи отрасль LinkedIn, категорию размера и штаб-квартиру для stripe.com.»
«Отсортируй эти домены по числу подписчиков в LinkedIn: notion.com, figma.com, gitlab.com.»
Инструмент и входные параметры
Инструмент: map_linkedin_company_presence
Входной параметр | Тип | Значение |
| string | Простой домен компании, например shopify.com. Укажите его или handle. С доменом актор выполняет полный поиск; с handle он переходит сразу к |
| string | Необязательный. Повышает точность поиска; именно с ним сверяет найденный профиль проверка идентичности, поэтому его указание уменьшает число ошибочных совпадений. |
| string | Необязательный. Слаг компании из linkedin.com/company/, например shopify. Если указан, поиск пропускается и сразу выполняется получение данных. |
| boolean | Если "true" (по умолчанию), страница профиля загружается и извлекаются числа. Установите "false", чтобы только определить URL профиля, что дешевле и нужно |
| boolean | Если "false" (по умолчанию), успешный результат кешируется на семь дней и переиспользуется. Установите "true", чтобы принудительно выполнить новый запрос. Передаётся строкой для совместимост с Clay |
| boolean | Если "true" (по умолчанию), отрасль, категория размера компании, штаб-квартира, год основания и веб-сайт извлекаются со страницы вместе с числом подписчиков. Установите "f |
Как читать результаты
Каждая строка содержит поле _status для каждой платформы, и именно его нужно читать в первую очередь. Словарь статусов одинаков для всего семейства социальных акторов Mamba Labs:
Статус | Значение |
| получено и разобрано, значение есть |
| мы искали — такого профиля нет |
| профиль существует, но значение не приходит к нам в ответе |
| платформа отказала нам, стоит повторить позже |
| мы нашли реальный профиль, но он принадлежит другому |
| вы не запрашивали эту платформу |
false и null никогда не взаимозаменяемы. false означает, что мы искали и ответ — нет. null означает, что мы не смогли искать. Если вы фильтруете компании по отсутствию присутствия, фильтруйте по false, потому что строки с null — это неизвестность, а не отсутствие.
Полная документация актора
apify.com/mambalabs/linkedin-company-presence-mapper
Mamba Labs GTM Suite
Mamba Labs выпускает семейство GTM-акторов обогащения данных, объединённых единым плоским форматом вывода, готовым для Clay, поэтому их строки соединяются по company_domain без этапа очистки. Полный список акторов: apify.com/mambalabs
Лицензия
MIT
Available Tools
1 toolmap_linkedin_company_presenceMap LinkedIn Company Page PresenceARead-onlyIdempotent
Resolve a company domain to its LinkedIn company page and return the EXACT follower count, plus the industry, declared company size band, headquarters, founded year and specialties that LinkedIn publishes on the public page. LinkedIn renders every digit, so unlike most social platforms these counts can be summed across a list. Everything comes from the logged out page: no login, no session cookie, no vendor. Employee lists, employee growth and post engagement are NOT reachable logged out and are not returned. A guessed slug that resolves to a different company is reported as identity_mismatch. Read only; requires an APIFY_TOKEN and consumes Apify credits per call.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| handle | No | Optional. The company slug from linkedin.com/company/<slug>, for example shopify. Supplying it skips discovery and goes straight to the fetch. | |
| skipCache | No | When "false" (default) a successful lookup is cached for seven days and reused. Set "true" to force a fresh fetch. Sent as a string for Clay compatibility. | |
| company_name | No | Optional. Improves search accuracy and is what the identity gate checks a discovered profile against, so supplying it reduces wrong matches. | |
| company_domain | No | Bare company domain, for example shopify.com. Supply this or a handle. With a domain the actor runs full discovery; with a handle it skips straight to the fetch. | |
| includeFirmographics | No | When "true" (default) industry, company size band, headquarters, founded year and website are parsed off the page alongside the follower count. Set "false" for the URL and follower count only. Sent as a string for Clay compatibility. | |
| includeFollowerCounts | No | When "true" (default) the profile page is fetched and the counts are extracted. Set "false" to resolve the profile URL only, which is cheaper and needs no proxy. Sent as a string for Clay compatibility. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations already mark readOnly, openWorld, idempotent, non-destructive. The description goes well beyond by disclosing logged-out access, exact digit rendering, non-reachability of certain data, identity_mismatch handling for guessed slugs, and the cost/credit implications. None of this contradicts the annotations; it enriches them.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Six sentences, all substantive: purpose, output list, a distinguishing fact (summable counts), access mode, exclusions, and an identity edge case. Every sentence carries information an agent needs; there is no filler or redundant restating of annotations.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
With no output schema and zero required parameters, the description carries full responsibility for usability. It covers what is returned, what is not, how mismatches are reported, auth requirements, and cost implications. An agent has enough to decide and invoke correctly without guessing.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100% and each parameter already has detailed descriptions, so the baseline is 3. The tool description adds some context around discovery vs. direct fetch and the Clay string conversion, but these are largely echoed in the schema. It does not introduce new parameter-level semantics beyond what the schema already conveys.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description opens with a precise verb-resource pair ('Resolve a company domain to its LinkedIn company page') and enumerates the exact outputs: follower count, industry, size band, HQ, founded year, specialties. It clearly differentiates from typical social-platform tools by noting counts are exact and summable, leaving no ambiguity about the function.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description clearly states what the tool returns and, importantly, what it does NOT return (employee lists, growth, engagement) and that no login or session is needed. It also mentions the APIFY_TOKEN requirement and credit consumption. While it doesn't name a specific alternative tool, there are no siblings, and the conditions for choosing this approach (public logged-out data) are explicit enough.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- First observed
map_linkedin_company_presence
TDQS
Scored across 1 tool
With exactly one tool, no selection ambiguity exists. The tool's name and description clearly define it as a single-purpose LinkedIn company page lookup.
The single tool uses descriptive snake_case with a clear verb-object pattern that matches the server's stated purpose, so the naming is coherent and unsurprising.
One tool is slightly narrower than a typical MCP server, but it is substantive and fully aligned with the server's declared purpose. The count feels minimal rather than bloated or trivial.
The tool covers the logged-out LinkedIn page mapping surface well, returning the key company fields and explicitly documenting unavailable data types. It is not fully complete because there is no batch or multi-domain mapping capability.
Maintenance
Related MCP Connectors
Enrich any domain into a full company profile with firmographics and buying signals.
Firmfold: company enrichment by domain/email/name: logo, tech, contacts, jobs, firmographics.
Firmfold: company enrichment by domain/email/name: logo, tech, contacts, jobs, firmographics.
Company & brand data by domain or ticker/ISIN: industry, headcount, HQ, social, colors, logos.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityAmaintenanceResolves a company domain to its LinkedIn company page URL. Lightweight enrichment tool for sales and prospecting workflows.152 npm2MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceEnables enriching company domains into structured firmographics including employee band, industry, HQ, founded year, revenue estimate, logo, and description, with source provenance and data completeness scoring.142 npm1MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceMaps a company domain to its official social media URLs and follower counts across LinkedIn, X, Instagram, Facebook, and YouTube.138 npmMIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceResolves any combination of company name, domain, or LinkedIn URL into the canonical company identity (name, domain, LinkedIn URL) with confidence scores and match method.145 npmMIT