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linkedin-mcp

一个基于非官方LinkedIn API的MCP服务器,提供个人资料获取、职位搜索、动态浏览和简历解析功能。

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README

🚀 LinkedIn 的 MCP 服务器

这是一个用于 LinkedIn 的模型上下文协议(MCP)服务器,可实现无缝申请工作和浏览 feeds。项目借助非官方 LinkedIn API 文档,通过客户端凭证进行调用。

🚀 快速开始

克隆仓库后,根据需要调整 <LOCAL_PATH>

{
    "linkedin":{
        "command":"uv",
        "args": [
            "--directory",
            "<LOCAL_PATH>",
            "run",
            "linkedin.py"
        ]
    }   
}     

✨ 主要特性

  1. 个人资料检索:使用 get_profile() 函数获取用户资料,提取关键信息,例如 姓名职位简介
  2. 工作搜索
    • 具备高级搜索功能,支持多个参数,如关键字、地点、职验级别、工作类型(全职、合同、兼职)、远程办公选项、发布日期、必要技能。
    • 支持自定义搜索限制。
  3. 动态 feeds
    • 使用 get_feed_posts() 获取 LinkedIn 动态 posts。
    • 可配置的限制和偏移量以实现分页。
  4. 简历分析
    • 解析并提取 简历(PDF 格式) 中的信息。
    • 提取的数据包括姓名、邮箱、联系电话、技能、工作经验、教育背景、语言。

📚 详细文档

我使用 MCP-client 进行测试,发现它是测试 MCP-Server 的最佳工具。

🔗 参考链接

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Runtime guide

cloud

Hosted runtime

Hosted servers run from a provider-managed environment. You usually connect the MCP client to the hosted endpoint or follow the provider's authorization flow, without keeping a local process alive

  1. Open provider connection page
  2. Authorize or copy endpoint
  3. Connect from your MCP client
terminal

Local runtime / other methods

Local servers run on your own machine or infrastructure. You normally copy the server_config into your MCP client, install the required package, and provide env variables from env_schema when needed

  1. Copy server_config
  2. Install required package
  3. Fill env variables and restart client