Linkedin Posts Hunter MCP Server

🚀 LinkedIn Posts Hunter MCP Server

AI技術を活用した、LinkedInの求人投稿の自動検索と追跡を実現します。

🚀 クイックスタート

LinkedIn Posts Hunter MCPは、Model Context Protocol (MCP)サーバーで、AIアシスタント（Claude Desktop、Cursor、またはその他のMCP互換クライアント）を通じて、LinkedInの求人投稿の自動検索と管理を行うツールを提供します。

✨ 主な機能

• 自動化された検索: AIアシスタントを使って、LinkedInの求人投稿を自動的に検索します。
• ローカルデータストレージ: 取得した投稿をローカルのSQLiteデータベースに保存します。
• 視覚的なインターフェイス: Reactダッシュボードで、取得した投稿を可視化し、管理します。
• 双方向制御: React UIまたはMCPツールを使って、投稿を管理できます。

📚 ドキュメント

📖 概要

LinkedIn Posts Hunter MCP は、Model Context Protocol (MCP)サーバーで、AIアシスタント（Claude Desktop、Cursor、またはその他のMCP互換クライアント）を通じて、LinkedInの求人投稿の自動検索と管理を行うツールを提供します。

なぜLinkedInの投稿を対象とするのか？ 求人機会は、多くの場合、従来の求人ボードに掲載される前に、LinkedInの投稿に最初に現れます。LinkedInの投稿を監視することで、求人機会を早期に発見し、就職活動で競争力を得ることができます。

動作原理:

1. 認証とスクレイピング

• MCPサーバーは、Playwrightベースのツールを公開しており、AIアシスタントがこれを呼び出して、LinkedInとのブラウザーの自動操作を行うことができます。
• 初回使用時には、ブラウザーウィンドウを通じてLinkedInにログインし、セッションクッキーを取得する必要があります。
• これらのクッキーは、ローカルのコンピューターに保存され、永続的な認証に使用されます。
• 認証が完了すると、AIアシスタントは、キーワード（会話からのものまたはAIによって提案されたもの）を指定して検索ツールを呼び出し、求人投稿をスクレイピングすることができます。

2. ローカルデータストレージ

• すべてのスクレイピングされた投稿は、ローカルのSQLiteデータベースに保存されます。
• データベースには、投稿内容、メタデータ（著者、日付、エンゲージメント指標）、および追跡情報（応募済みかどうか）が保存されます。
• データは決してコンピューターを離れません。

3. 視覚的なインターフェイス

• 別のツールによって、Reactダッシュボードが起動され、ローカルデータベースから取得した投稿が表示されます。
• すべてのスクレイピングされた投稿を可視化し、プロフィール画像とエンゲージメント指標を含むテーブルまたはカードビューで表示します。
• 応募状況を追跡し、UI内で投稿を「応募済み」または「後で見る」とマークすることができます。
• クイックアクションにより、ポイントアンドクリックで簡単に投稿をフィルタリング、ソート、および管理できます。
• Reactアプリで行われた変更は、ローカルデータベースに書き込まれます。また、MCPコマンドで行われた変更は、UIに反映されます。

4. 双方向制御

• React UIまたはmanage_postsやviewer_filtersなどのMCPツールを通じて投稿を管理することができます。
• Reactアプリはポーリングによって更新されるため、MCPコマンドで行われた変更はUIに反映されます。
• これにより、AIアシスタントとの自然言語コマンド、またはダッシュボードでのポイントアンドクリック操作を柔軟に使い分けることができます。

🎬 ビデオデモ

https://github.com/user-attachments/assets/93f32db4-9ecf-4438-889f-ebe95b5b17e9

📹 デモ動画を見る

認証から投稿管理までの完全なワークフローを見ることができます。

🎨 システム構成図

🛠️ 利用可能なツール

このMCPサーバーは、AIアシスタントから呼び出すことができる6つのツールを公開しています。

1. auth

永続的なセッションストレージを使用して、LinkedInの認証を管理します。

パラメーター:

• action: "authenticate" | "status" | "clear"
• force_reauth: boolean (オプション)

使用例:

"Authenticate my LinkedIn account"
"Check LinkedIn auth status"
"Clear my LinkedIn credentials"

2. search_posts

キーワードでLinkedInの投稿を検索し、結果をデータベースに保存します。

パラメーター:

• keywords: string (例: "Python developer remote")
• pagination: number (1 - 10, デフォルト: 3)
• headless: boolean (デフォルト: false) - ブラウザーウィンドウを表示するかどうか

使用例:

"Search LinkedIn for 'AI engineer' jobs"
"Find posts about 'React developer' with 5 pages"

3. manage_posts

高度なフィルタリングを使用して、データベースから投稿を読み取り、更新、または削除します。

パラメーター:

• action: "read" | "update" | "delete"
• ids: number[] (オプション)
• search_text: string (オプション)
• date_from: string (YYYY-MM-DD, オプション)
• date_to: string (YYYY-MM-DD, オプション)
• applied: boolean (オプション)
• limit: number (1 - 50, デフォルト: 10)
• new_description: string (更新用)
• new_keywords: string (更新用)
• new_applied: boolean (更新用)

使用例:

"Show me posts I haven't applied to yet"
"Delete all posts that arent about job opportunities"
"Delete all posts that are only about senior-level positions"

4. viewer_filters

AI会話から、React UIのフィルターをプログラムで制御します。

パラメーター:

• keyword: string (オプション)
• applied_status: "all" | "applied" | "not-applied" (オプション)
• start_date: string (YYYY-MM-DD, オプション)
• end_date: string (YYYY-MM-DD, オプション)
• ids: string (カンマ区切り, オプション)
• reset: boolean (オプション)

使用例:

"Filter to show only unapplied posts"
"Show posts from this week"
"Reset all filters"

5. start_viewer

ブラウザーでReactダッシュボードを起動します。

使用例:

"Open the LinkedIn post viewer"
"Start the dashboard"

6. stop_viewer

実行中のVite開発サーバーを停止します。

使用例:

"Close the viewer"
"Stop the dashboard"

📦 インストール

前提条件

• Node.js 18以上
• npm (Node.jsに付属)
• LinkedInアカウント
• Cursor IDE または Claude Desktop

方法1: mcp.json構成を使用する (推奨) ⭐

対象クライアント: Cursor IDEおよびClaude Desktop

これは、最も信頼性が高く、広くサポートされているインストール方法です。

1. グローバルにインストールする:

   npm install -g linkedin-posts-hunter-mcp
   

2. MCP構成に追加する:

   Cursor IDEの場合:

   以下の場所にmcp.jsonを開くか、作成します。

   • macOS/Linux: ~/.cursor/mcp.json
   • Windows: %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json (通常は C:\Users\YourName\.cursor\mcp.json)

   以下の構成を追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "linkedin-posts-hunter-mcp"
       }
     }
   }
   

   Claude Desktopの場合:

   以下の場所にclaude_desktop_config.jsonを開くか、作成します。

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

   以下の構成を追加します。

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "linkedin-posts-hunter-mcp"
       }
     }
   }
   

3. MCPクライアントを再起動する

以上で完了です！リポジトリをクローンしたり、ローカルビルドを管理する必要はありません。

方法2: ローカル開発環境のセットアップ

コードを変更したり、貢献したい開発者向けです。

1. リポジトリをクローンし、依存関係をインストールする:

   git clone https://github.com/kevin-weitgenant/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server.git
   cd LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server
   npm run install:all
   npm run build
   

2. MCP構成に追加する:

   Cursor IDE (mcp.json)の場合:

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server/build/index.js"
         ],
         "cwd": "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server"
       }
     }
   }
   

   Claude Desktop (claude_desktop_config.json)の場合:

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server/build/index.js"
         ],
         "cwd": "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server"
       }
     }
   }
   

   ⚠️ 重要: /absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server を実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

3. MCPクライアントを再起動して、サーバーを読み込む

🎯 できること

求人情報検索のワークフロー例

1. LinkedInで認証する:

   ユーザー: "Authenticate my LinkedIn account"
   AI: ブラウザーを開き、ログインを促し、認証情報を保存する
   

2. 求人機会を検索する:

   ユーザー: "Search LinkedIn for 'Senior TypeScript Developer remote' jobs"
   AI: LinkedInを検索し、投稿の詳細を抽出し、データベースに保存する
   

3. 可視化して探索する:

   ユーザー: "Open the post viewer"
   AI: Reactダッシュボードを起動し（ここでスクレイピングされた投稿を見ることができます）、http://localhost:5174 で表示する
   

4. フィルタリングと管理する:

   ユーザー: "Remove posts that aren't about job opportunities"
   AI: データベースを読み取り、求人関連の投稿のみをフィルタリングして表示する
   
   ユーザー: "Show only senior-level positions" 
   AI: データベースをクエリし、「senior」、「lead」、「principal」を含む投稿を表示する
   
   ユーザー: "Show posts about React or Vue.js positions"
   AI: データベースを検索し、一致する投稿を表示する
   

5. 応募状況を追跡する:

   ユーザー: "Mark posts 5, 7, and 12 as applied"
   AI: データベースを更新し、確認する
   

📁 データ保存場所

すべてのLinkedInデータは、以下のディレクトリにローカルに保存されます。

Windows

• メインデータディレクトリ: %APPDATA%\linkedin-mcp\

macOS/Linux

• メインデータディレクトリ: ~/.linkedin-mcp/

保存されるデータ:

• linkedin.db - すべてのスクレイピングされた投稿、メタデータ、および追跡データを含むSQLiteデータベース
• auth.json - LinkedInのセッションクッキーと認証トークン
• searches/ - 検索セッションデータと一時ファイル

データプライバシー:

• ✅ すべてのデータはコンピューター内に留まります。
• ✅ データは外部サーバーに送信されません。
• ✅ linkedin-mcpフォルダ全体を削除することで、すべてのデータを削除できます。
• ✅ データベースは標準のSQLite形式であり、任意のSQLiteブラウザーで開くことができます。

🎨 Reactダッシュボードの機能

組み込みのウェブビューアー (start_viewer) は、以下の機能を提供します。

• 🔄 リアルタイム更新: UIとMCPコマンド間でフィルター状態が同期されます。
• ✅ クイックアクション: UIから直接投稿を「応募済み」としてマークできます。
• 🎴 カードビュー: プロフィール画像とエンゲージメント指標を含む視覚的なカードで表示されます。
• 📊 テーブルビュー: すべての投稿メタデータを含む並べ替え可能な列で表示されます。
• 🔍 フィルタリング: キーワード、日付範囲、応募状況、およびIDでフィルタリングできます。
• 💅 モダンなデザイン: React、TypeScript、TailwindCSS、およびViteを使用して構築されています。

📄 ライセンス

ISC

🤝 コントリビューション

コントリビューションは大歓迎です！自由にIssueを開いたり、Pull Requestを送信してください。

🚀 プロジェクトの状況

これは実験的なプロジェクトで、簡易的に作成されています。

スクレイピングの速度を最適化したり、UIを改善する余地があります。

しかし、現状でもすでにある程度の有用性があります。

ぜひコントリビューションしてください。