金大哥 - profile-researcher MCP 详情

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🚀 LinkedIn 档案数据挖掘 MCP 服务器

这是一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，用于 LinkedIn 档案数据挖掘、搜索和联系人信息丰富。该服务器将原始数据挖掘工具的所有强大功能集成到一个兼容 MCP 的接口中。

🚀 快速开始

要开始使用此服务器，按照以下步骤操作：

克隆或导航到服务器目录：
```
cd smithery-servers/profile-searcher
```
安装依赖项：
```
npm install
```

配置 API 密钥：

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

# 使用你喜欢的编辑器编辑 .env 文件
nano .env

启动开发服务器：
```
npm run dev
```

✨ 主要特性

🔍 高级搜索功能

谷歌搜索集成：使用谷歌自定义搜索 API 发现 LinkedIn 档案。
AI 驱动的查询扩展：使用 OpenAI GPT - 4o mini 生成额外的搜索查询。
智能过滤：基于 AI 的相关性过滤，确保高质量的搜索结果。
基于位置的搜索：支持全球位置定位，实现全面覆盖。

📊 档案数据提取

直接 LinkedIn 抓取：直接从 LinkedIn 页面提取档案数据。
Nubela Proxycurl 备用方案：当直接抓取失败时，使用 Nubela API。
结构化数据解析：从 LinkedIn 档案中提取 JSON - LD 结构化数据。
全面的档案字段：包括姓名、公司、职位、描述、关注者等。

📞 联系人信息丰富

Apollo.io 集成：用电子邮件地址和电话号码丰富档案信息。
公司信息：检索详细的公司描述和联系细节。
专业验证：通过 API 验证确保联系人信息的准确性。

🤖 AI 驱动的功能

档案摘要：使用 AI 生成简洁的专业摘要。
相关性评分：基于 AI 的过滤，匹配搜索意图。
查询优化：智能生成和扩展搜索查询。
多大型语言模型支持：兼容 OpenAI、Gemini、OpenRouter 和 Ollama。

💾 数据管理

SQLite 数据库：持久存储所有提取的档案。
CSV 导出：便于数据导出，用于分析和 CRM 集成。
重复预防：自动检测和防止重复档案。
数据验证：确保数据质量和完整性。

📦 安装指南

克隆或导航到服务器目录：
```
cd smithery-servers/profile-searcher
```
安装依赖项：
```
npm install
```

配置 API 密钥：

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥
nano .env  # 或使用你喜欢的编辑器

启动开发服务器：
```
npm run dev
```

🔑 API 密钥配置

📋 详细的设置说明请参阅 CONFIGURATION.md

快速设置：

必需：Apollo.io API 密钥 → 从 apollo.io/settings/integrations 获取。
必需：OpenAI API 密钥 → 从 platform.openai.com/api-keys 获取。
可选：Nubela API 密钥 → 从 nubela.co/proxycurl 获取。

环境变量（.env 文件）：

APOLLO_API_KEY=your_apollo_api_key_here
OPENAI_API_KEY=sk-your_openai_api_key_here
NUBELA_API_KEY=your_nubela_api_key_here
DEBUG=false

对于 Claude 桌面版（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "profile-searcher": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/smithery-servers/profile-searcher/dist/index.js"],
      "env": {
        "APOLLO_API_KEY": "your_apollo_api_key_here",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your_openai_api_key_here"
      }
    }
  }
}

💻 使用示例

基础用法

基本档案搜索

// 搜索 AI 播客主持人
const result = await mcpClient.callTool("search_linkedin_profiles", {
  keywords: "AI podcast host",
  num_results: 15
});

全面数据挖掘

// 挖掘区块链开发者的数据
const result = await mcpClient.callTool("mine_linkedin_data", {
  keywords: "blockchain developer",
  num_results: 30,
  export_csv: true,
  csv_filename: "blockchain_talent.csv"
});

联系人信息查找

// 获取特定人员的联系人信息
const result = await mcpClient.callTool("get_contact_info", {
  person_name: "Jane Doe",
  company_name: "AI Innovations Inc"
});

📚 详细文档

可用工具

1. `search_linkedin_profiles`

根据关键词搜索 LinkedIn 档案。参数：

keywords（字符串）：搜索关键词（例如："AI podcast host"）
num_results（数字）：返回的结果数量（默认：20）

示例：

{
  "keywords": "AI podcast host",
  "num_results": 10
}

2. `extract_profile_data`

从 LinkedIn URL 中提取详细的档案数据。参数：

urls（数组）：LinkedIn 档案 URL 数组
include_contact_info（布尔值）：是否包含联系人信息（默认：true）

示例：

{
  "urls": [
    "https://www.linkedin.com/in/example-profile",
    "https://www.linkedin.com/in/another-profile"
  ],
  "include_contact_info": true
}

3. `mine_linkedin_data`

全面的数据挖掘：搜索、提取和丰富档案数据。参数：

keywords（字符串）：搜索关键词
num_results（数字）：要处理的档案数量（默认：20）
export_csv（布尔值）：是否导出为 CSV 文件（默认：true）
csv_filename（字符串，可选）：自定义 CSV 文件名

示例：

{
  "keywords": "blockchain developer",
  "num_results": 25,
  "export_csv": true,
  "csv_filename": "blockchain_developers.csv"
}

4. `get_contact_info`

使用 Apollo API 获取特定人员的联系人信息。参数：

person_name（字符串）：人员的全名
company_name（字符串）：人员所在的公司

示例：

{
  "person_name": "John Smith",
  "company_name": "Tech Corp"
}

5. `export_to_csv`

将所有存储的档案数据导出为 CSV 文件。参数：

filename（字符串，可选）：导出的自定义文件名

示例：

{
  "filename": "all_profiles_export.csv"
}

6. `get_stored_profiles`

检索数据库中存储的所有档案。参数：无

7. `generate_search_queries`

使用 AI 生成额外的搜索查询。参数：

main_query（字符串）：要扩展的主要搜索查询
num_queries（数字）：额外查询的数量（默认：3）

示例：

{
  "main_query": "site:linkedin.com/in AI podcast host",
  "num_queries": 5
}

数据结构

档案数据字段

每个提取的档案包含以下字段：

interface ProfileData {
  author_profile_url: string;           // LinkedIn 档案 URL
  author_name?: string;                 // 全名
  authors_desc?: string;                // 档案标题/描述
  Company?: string;                     // 当前公司
  Job_title?: string;                   // 当前职位
  InteractionStatistic_followers?: string; // 关注者数量
  email?: string;                       // 电子邮件地址（来自 Apollo）
  phone1?: string;                      // 主要电话号码（来自 Apollo）
  phone2?: string;                      // 次要电话号码（来自 Apollo）
  about_company?: string;               // 公司描述（来自 Apollo）
  profile_summary?: string;             // AI 生成的摘要
  post_details?: string;                // 最近的帖子内容
  transcript?: string;                  // 播客/视频转录文本
  post_summary?: string;                // 帖子的 AI 摘要
  transcript_summary?: string;          // 转录文本的 AI 摘要
  author_activity?: string;             // 活动摘要
}

数据库架构

服务器使用 SQLite，包含三个主要表：

author_urls_table：存储完整的档案信息。
validated_profiles：跟踪 AI 验证结果。
search_queries：存储搜索查询和结果。

文件结构

smithery-servers/profile-searcher/
├── src/
│   └── index.ts              # 主服务器实现
├── package.json              # 依赖项和脚本
├── README.md                 # 本说明文档
├── smithery.yaml            # Smithery 配置
├── Database/                # SQLite 数据库文件
│   └── author_profile_.db   # 主数据库
└── Data/                    # CSV 导出文件
    └── *.csv               # 导出的档案数据

🔧 技术细节

速率限制和最佳实践

遵守速率限制：服务器在请求之间包含内置延迟。
API 密钥管理：确保你的 API 密钥安全，并监控使用情况。
数据隐私：确保遵守数据保护法规。
道德使用：负责任地使用该工具，并遵守 LinkedIn 的服务条款。

故障排除

常见问题

缺少依赖项：运行 npm install 确保所有包都已安装。
API 密钥错误：验证所有必需的 API 密钥是否正确配置。
数据库权限：确保 Database 目录有写入权限。
网络问题：检查 API 调用的互联网连接。

调试模式

在配置中启用调试模式以进行详细日志记录：

{
  "debug": true
}

📄 许可证

本项目采用 ISC 许可证，详情请参阅 package.json。

免责声明

此工具仅用于合法的商业和研究目的。用户有责任遵守 LinkedIn 的服务条款、数据保护法规和适用法律。在收集个人数据之前，请始终尊重隐私并获得必要的许可。