Linkedin MCP

🚀 LinkedIn Profile Analyzer MCP

強力なLinkedInプロフィール分析用MCP（Machine Control Protocol）サーバーです。LinkedInのAPIとやり取りし、LinkedInの投稿データを取得、分析、管理します。このMCPはClaude AIと連携するように特別に設計されています。

✨ 主な機能

• 任意の公開プロフィールのLinkedIn投稿を取得して保存する
• キーワードフィルターを使って投稿を検索する
• エンゲージメント指標に基づいてトップパフォーマンスの投稿を取得する
• 日付範囲で投稿をフィルタリングする
• 保存された投稿にページネーションでアクセスする
• Claude AIとの簡単な統合

📦 インストール

前提条件

• Python 3.7以上
• LinkedIn Data APIのRapidAPIキー
• Claude AIへのアクセス

1. RapidAPIキーの取得

1. RapidAPIのLinkedIn Data APIにアクセスする
2. RapidAPIにサインアップまたはログインする
3. LinkedIn Data APIにサブスクライブする
4. ダッシュボードからRapidAPIキーをコピーする

2. インストール手順

1. リポジトリをクローンする：

git clone https://github.com/rugvedp/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp

2. 依存関係をインストールする：

pip install -r requirements.txt

3. 環境変数を設定する：
   • .envファイルを作成する
   • RapidAPIキーを追加する：

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

linkedin-mcp/
├── main.py              # メインのMCPサーバー実装
├── mcp.json            # MCP設定ファイル
├── requirements.txt    # Python依存関係
├── .env               # 環境変数
└── README.md          # ドキュメント

MCP設定

mcp.jsonファイルはLinkedIn MCPサーバーを設定します：

{
  "mcpServers": {
    "LinkedIn Updated": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "mcp[cli]",
        "mcp",
        "run",
        "path/to/your/script.py"
      ]
    }
  }
}

argsのパスをローカルファイルの場所に合わせて更新してください。

利用可能なツール

1. fetch_and_save_linkedin_posts

指定されたユーザー名のLinkedIn投稿を取得し、ローカルに保存します。

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. get_saved_posts

ページネーションをサポートして保存された投稿を取得します。

get_saved_posts(start: int = 0, limit: int = 10) -> dict

3. search_posts

特定のキーワードで投稿を検索します。

search_posts(keyword: str) -> dict

4. get_top_posts

エンゲージメント指標に基づいてトップパフォーマンスの投稿を返します。

get_top_posts(metric: str = "Like Count", top_n: int = 5) -> dict

5. get_posts_by_date

指定された日付範囲内の投稿をフィルタリングします。

get_posts_by_date(start_date: str, end_date: str) -> dict

Claudeとの連携

1. Claudeとの会話でMCPサーバーを初期化する
2. 自然言語コマンドで利用可能なツールを使用する
3. Claudeがこれらのツールを使ってLinkedInデータとやり取りするのを支援します

API統合

このプロジェクトはLinkedIn Data APIの以下のエンドポイントを使用しています：

• GET /get-profile-posts：LinkedInプロフィールの投稿を取得する
  • ベースURL: https://linkedin-data-api.p.rapidapi.com
  • 必要なヘッダー:
    • x-rapidapi-key: あなたのRapidAPIキー
    • x-rapidapi-host: linkedin-data-api.p.rapidapi.com

コントリビュート方法

1. リポジトリをフォークする
2. 新しい機能ブランチを作成する (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミットする (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュする (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成する

ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。

作者

Rugved Patil

リポジトリ

linkedin-mcp

謝辞

• LinkedInデータへのアクセスを提供してくれたRapidAPI
• Claude AIの機能を提供してくれたAnthropic