LinkedIn Post Tracker and Comment Capture MCP Server

MCP-Server für den Mamba Labs LinkedIn Post Tracker and Comment Capture Actor auf Apify.

Richten Sie es auf LinkedIn-Personenprofile oder Unternehmensseiten. Es gibt ihre letzten Beiträge als flache Zeilen zurück, mit den tatsächlichen Reaktions- und Kommentarzahlen für jeden, plus die Kommentatoren, die LinkedIn öffentlich zeigt. Keine Cookies, kein LinkedIn-Konto, keinerlei Anmeldedaten.

Installation

npx -y @mambalabsdev/mcp-linkedin-post-engager-capture

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "mamba-linkedin-post-engager-capture": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-linkedin-post-engager-capture"],
      "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-token" }
    }
  }
}

Holen Sie sich einen Apify-Token unter console.apify.com/account/integrations.

Related MCP server: LinkedIn Data API MCP Server

Werkzeug

capture_linkedin_posts_and_commenters

LinkedIn-Profile und Unternehmensseiten als Eingabe, ihre letzten Beiträge und öffentlichen Kommentatoren als Ausgabe.

Es ist nichts erforderlich. Ein Aufruf ohne eine der URL-Listen wird als no_input-Hinweiszeile zurückgegeben, nicht als Fehler, was den Actor exakt widerspiegelt.

Auslesen der Ausgabe

Ein Datensatz enthält drei Zeilentypen, die sich durch row_type unterscheiden. Filtern Sie danach, bevor Sie eine Tabelle laden.

• post ist eine Zeile pro LinkedIn-Beitrag.

• engager ist eine Zeile pro öffentlichem Kommentator, verbunden mit dem Beitrag über post_id.

• notice ist eine Nachricht auf Ausführungs- oder Quellenebene.

post_id ist der numerische Teil der Activity-URN von LinkedIn. Er ist über Ausführungen, Ländersubdomains und beide Permalink-Schreibweisen hinweg stabil, daher ist er als Primärschlüssel und als Prüfung „Habe ich das bereits an Slack gepostet?" sicher.

Die Kommentatorgrenzen sind real und nicht klein. LinkedIn rendert etwa zehn Top-Level-Kommentare für einen abgemeldeten Besucher, unabhängig von der tatsächlichen Gesamtzahl. Die gemessene Abdeckung über den gesamten Lauf betrug 178 Kommentatoren von 4.857 vorhandenen, also 3,7 Prozent. Etwa 30 Prozent der Kommentarzeilen tragen keinen Zeitstempel. Jede Beitragszeile enthält commenters_collected neben commenters_available, sodass die Abdeckung für einen bestimmten Beitrag eine Zahl ist, die Sie lesen können, und nicht etwas, das Sie ableiten müssen.

Reaktionsidentitäten sind für einen abgemeldeten Besucher überhaupt nicht verfügbar. Jede Beitragszeile enthält weiterhin die tatsächliche reaction_count, und reactors_status sagt unavailable_without_login.

Jede Zeile enthält degraded und degradation_reason. false bedeutet, dass der Actor nachgesehen hat; null bei einem Feld bedeutet, dass er es nicht konnte. Filtern Sie nach degraded, bevor Sie einer Abwesenheit vertrauen. Zwei Dinge, die wie Fehler aussehen, sind bewusst nicht als degradiert markiert, weil beide Messungen sind: reactors_unavailable ist so, wie abgemeldetes LinkedIn funktioniert, und no_posts_found auf einer geladenen Seite ist eine echte Abwesenheit.

Abrechnung

Sie zahlen pro gesammeltem Beitrag und pro gesammeltem Kommentator, plus eine kleine Actor-Startgebühr. Hinweiszeilen sind kostenlos. posted_since filtert, bevor etwas berechnet wird, sodass ein geplanter Lauf, der nichts Neues findet, nur den Actor-Start kostet und sonst nichts.

Es gibt keinen Ergebnis-Cache: Jeder Lauf ruft erneut ab, was das richtige Verhalten für einen Actor ist, dessen Aufgabe es ist, neue Beiträge zu bemerken. Die Preisgestaltung finden Sie auf der Apify-Seite des Actors. Das Ausführen dieses Servers verbraucht Apify-Credits.

Was dieser Server tut und nicht tut

Er ist ein dünner Client für den Apify-Actor. Er reicht Ihre Eingabe durch und gibt die Ausgabe des Actors unverändert zurück. Jedes oben beschriebene Verhalten lebt im Actor, nicht hier.

Er liest nur, was LinkedIn einem abgemeldeten Besucher liefert. Er hält kein Sitzungscookie, verwendet kein LinkedIn-Konto und liest nichts hinter einer Anmeldung.

Kommentatorzeilen sind benannte Personen. Wenn Sie dies ausführen, sind Sie der Verantwortliche für die personenbezogenen Daten, die zurückgegeben werden, und Apify ist der Auftragsverarbeiter. Ihre Rechtsgrundlage müssen Sie selbst festlegen; dies ist keine Rechtsberatung.

Dieser Actor ist inoffiziell und weder mit LinkedIn noch mit Microsoft verbunden, von ihnen gesponsert oder unterstützt.

Fehler werden angezeigt, nie verschluckt. Eine ungültige Eingabe, ein ungültiges Token, ein erschöpftes Guthaben, ein Timeout oder ein Lauf, der etwas anderes als einen Datensatz zurückgibt, werden alle als expliziter Tool-Fehler zurückgegeben, nicht als leeres Ergebnis.

Quelle

Der Actor ist im Apify Store. Dieser Wrapper ist MIT-lizenziert.

Erstellt von Mamba Labs.