Linkedin MCP Server

🚀 LinkedIn個人資料抓取器MCPサーバー

このMCPサーバーは、Fresh LinkedIn個人資料データAPIを使用して、LinkedInの個人資料情報を取得します。モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装し、get_profileというツールとして機能します。このツールは、LinkedInの個人資料URLを受け取り、JSON形式の個人資料データを返します。

✨ 主な機能

• 個人資料データの取得：LinkedInの個人資料情報を取得します。スキルやその他の設定を含みます（ほとんどの詳細情報は無効化されています）。
• 非同期HTTPリクエスト：httpxを使用して、非ブロッキングのAPI呼び出しを行います。
• 環境設定に基づく動作：dotenvを使用して、環境変数からRAPIDAPI_KEYを読み取ります。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.7+ – Pythonバージョン3.7以上を使用していることを確認してください。
• MCPフレームワーク：MCPフレームワークがインストールされていることを確認してください。
• 必要なライブラリ：httpx、python-dotenvなどの依存関係をインストールしてください。
• RAPIDAPI_KEY：RapidAPIからAPIキーを取得し、プロジェクトディレクトリ内の.envファイルに追加するか（または環境変数として設定してください）。

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/codingaslu/Linkedin_Mcp_Server
   cd Linkedin_Mcp_Server
   

2. 依存関係をインストールする

   uv add mcp[cli] httpx requests
   

3. 環境変数を設定する プロジェクトディレクトリに.envファイルを作成し、以下の内容を追加します。

   RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here
   

💻 使用例

サーバーの起動

MCPサーバーを起動するには、以下のコマンドを実行します。

uv run linkedin.py

サーバーが起動し、標準入力/出力を介した着信要求を待機します。

MCPクライアントの設定

MCPクライアントをこのサーバーに接続するには、config.jsonに以下の設定を追加します。必要に応じてパスを調整してください。

{
  "mcpServers": {
    "linkedin_profile_scraper": {
      "command": "C:/Users/aiany/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:/Users/aiany/OneDrive/Desktop/linkedin-mcp/project",
        "run",
        "linkedin.py"
      ]
    }
  }
}

🔧 技術詳細

• 環境設定：サーバーはdotenvを使用して、認証に必要なRAPIDAPI_KEYを読み込みます。
• API呼び出し：非同期関数get_linkedin_dataがAPIにGETリクエストを送信し、クエリパラメータを指定します。
• MCPツール：get_profileツールはAPI呼び出しをラップし、フォーマットされたJSONデータを返します。呼び出しが失敗した場合はエラーメッセージを返します。
• サーバーの実行：MCPサーバーはstdioトランスポートを使用して実行されます。

トラブルシューティング

• RAPIDAPI_KEYが不足している場合：キーが設定されていないと、サーバーはValueErrorをスローします。.envファイルにキーを追加するか、環境変数として設定してください。
• APIエラー：APIリクエストが失敗した場合、ツールは個人資料データを取得できない旨のメッセージを返します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。