Linkedin Scraper MCP
什麼是LinkedIn數據採集服務器?
這是一個專門設計用於從LinkedIn個人資料中提取詳細信息的工具服務器。它通過模擬真實用戶瀏覽行為,安全地登錄LinkedIn並採集公開的職業信息,讓您無需手動複製粘貼就能獲得結構化的個人資料數據。如何使用這個服務?
使用非常簡單:只需提供您的LinkedIn賬號和要採集的個人資料鏈接,系統會自動處理登錄、瀏覽和數據提取過程,最後返回整理好的結構化信息。適用場景
適合招聘人員快速收集候選人信息、研究人員進行職業路徑分析、個人建立職業檔案庫,或任何需要批量處理LinkedIn個人資料的場景。主要功能
手動賬號輸入
無需配置環境變量,直接在操作界面輸入LinkedIn賬號密碼,使用更加便捷
完整數據採集
採集姓名、職位頭銜、地理位置、個人簡介、工作經歷、教育背景、技能列表、網站鏈接和郵箱等完整信息
智能防檢測
內置人性化操作延遲和真實瀏覽器設置,有效避免被LinkedIn識別為自動化程序
多種運行模式
支持有界面模式(調試用)和無界面模式(生產環境),滿足不同使用需求
優勢
操作簡單直觀,無需編程知識
數據提取完整且結構化,便於後續分析
自動處理登錄和瀏覽過程,節省大量時間
內置安全措施,降低被檢測風險
侷限性
依賴LinkedIn網站結構,如果網站改版可能需要更新
需要提供真實的LinkedIn賬號進行登錄
採集速度受網絡和LinkedIn響應限制
必須遵守LinkedIn的使用條款和服務協議
如何使用
準備LinkedIn賬號
確保您有一個有效的LinkedIn賬號,並知道登錄郵箱和密碼
獲取目標個人資料鏈接
複製您想要採集的LinkedIn個人資料的完整URL鏈接
執行採集操作
在工具界面中輸入賬號信息、密碼和個人資料鏈接,然後啟動採集過程
獲取結果
等待採集完成,系統會返回結構化的JSON格式數據,包含所有采集到的信息
使用案例
招聘候選人信息收集
HR人員快速收集多位候選人的完整職業背景信息,用於初步篩選和比較
行業人才技能分析
分析特定行業或職位的人才技能分佈,為培訓課程設計提供數據支持
個人職業檔案備份
個人用戶定期備份自己的LinkedIn資料,防止數據丟失或用於離線瀏覽
常見問題
我需要提供真實的LinkedIn賬號嗎?安全嗎?
為什麼有時候採集會失敗?
採集的數據可以商用嗎?
支持批量採集多個資料嗎?
相關資源
LinkedIn使用條款
LinkedIn官方用戶協議,瞭解數據採集的法律邊界
隱私保護指南
GDPR等相關隱私保護法規參考
MCP協議官方文檔
Model Context Protocol技術規範和說明

Markdownify MCP
Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
TypeScript
21.0K
5分

Baidu Map
已認證
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
Python
27.0K
4.5分

Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器,提供豐富的網頁抓取、搜索和內容提取功能。
TypeScript
67.3K
5分

Sequential Thinking MCP Server
一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
Python
21.4K
4.5分

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
JavaScript
15.6K
5分

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
TypeScript
15.7K
4.8分

Notion Api MCP
已認證
一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
12.6K
4.5分

Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
TypeScript
45.2K
4.7分




