Linkedin Data API

🚀 LinkedIn個人資料分析MCP

強力なLinkedIn個人資料分析MCP（マシンコントロールプロトコル）サーバーです。LinkedInのAPIとやり取りすることで、公開されている個人資料内の投稿データを収集、分析、管理します。このMCPはClaude AI用に設計されています。

✨ 主な機能

• 任意の公開個人資料のLinkedIn投稿を収集して保存する
• キーワードを使って投稿をフィルタリングして検索する
• インタラクション指標に基づいて最も評価の高い投稿を取得する
• 日付範囲で投稿を絞り込む
• 保存された投稿をページングでアクセスする
• Claude AIと簡単に統合する

📦 インストール

前提条件

• Python 3.7以上
• LinkedInデータAPI用のRapidAPIキー
• Claude AIへのアクセス権

手順

1. RapidAPIキーの取得

1. RapidAPIのLinkedInデータAPIにアクセスします。
2. RapidAPIに登録またはログインします。
3. LinkedInデータAPIをサブスクライブします。
4. ダッシュボードからRapidAPIキーをコピーします。

2. インストール

1. リポジトリをクローンします：

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

2. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

3. 環境変数を設定します：
   • .envファイルを作成します。
   • あなたのRapidAPIキーを追加します：

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

📚 ドキュメント

プロジェクト構造

linkedin-mcp/
├── main.py              # MCPサーバーの主要な実装
├── 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",
        "运行",
        "path/to/your/script.py"
      ]
    }
  }
}

args内のパスをあなたのローカルファイルの位置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

LinkedInの投稿を収集してローカルに保存します。

fetch_and_save_linkedin_posts(username: str) -> str

2. get_saved_posts

保存された投稿を取得します。ページングに対応しています。

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

3. search_posts

キーワードで投稿を検索します。

search_posts(keyword: str) -> dict

4. get_top_posts

インタラクション指標に基づいて最も評価の高い投稿を返します。

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で投稿を絞り込みます。

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

Claudeの使用方法

1. ClaudeでMCPサーバーを初期化します。
2. /mcpエンドポイントを使ってあなたのMCPサービスと通信します。

貢献者

• [貢献者の名前またはGitHubリンク]

ライセンス

[ここにライセンス情報を指定してください。例：MIT Licenseまたはその他適用可能なライセンス。]

上記の手順に従うことで、LinkedIn個人資料分析MCPを簡単に設定して使用し、Claude AIのワークフローに統合して自動化タスクとデータ分析を行うことができます。