1.1.5 • Published 10 months ago
@arvinxx/linkedin-mcp-server v1.1.5
LinkedIn MCP Server
这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 LinkedIn 搜索服务器。它提供了一个标准化的接口,允许 AI 助手通过 MCP 协议搜索 LinkedIn 个人资料。
功能特点
- 支持通过 Twitter、Facebook 和 LinkedIn URL 搜索个人资料
- 支持获取额外的个人信息(邮箱、电话、技能等)
- 支持缓存机制
- 完整的错误处理和日志记录
安装
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/linkedin-mcp-server.git
cd linkedin-mcp-server
# 安装依赖
npm install配置
- 复制
.env.example文件为.env:
cp .env.example .env- 在
.env文件中配置以下环境变量:
LINKEDIN_API_KEY: LinkedIn API 密钥PORT: 服务器端口(默认:3000)
运行
# 开发模式
npm run dev
# 生产模式
npm run build
npm startAPI 使用
服务器启动后,可以通过 MCP 协议使用以下工具:
search_linkedin_profile
搜索 LinkedIn 个人资料。
参数:
twitter_profile_url: Twitter 个人资料 URLfacebook_profile_url: Facebook 个人资料 URLlinkedin_profile_url: LinkedIn 个人资料 URLextra: 是否包含额外信息('include' | 'exclude')github_profile_id: 是否包含 GitHub 个人资料 ID('include' | 'exclude')facebook_profile_id: 是否包含 Facebook 个人资料 ID('include' | 'exclude')twitter_profile_id: 是否包含 Twitter 个人资料 ID('include' | 'exclude')personal_contact_number: 是否包含个人联系电话('include' | 'exclude')personal_email: 是否包含个人邮箱('include' | 'exclude')inferred_salary: 是否包含推断薪资('include' | 'exclude')skills: 是否包含技能('include' | 'exclude')use_cache: 是否使用缓存('if-present' | 'skip')fallback_to_cache: 错误时是否回退到缓存('on-error' | 'never')
开发
# 运行测试
npm test
# 运行测试(监视模式)
npm run test:watch
# 代码检查
npm run lint
# 格式化代码
npm run format许可证
ISC