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🚀 領英模型上下文協議（MCP）服務器

一個功能強大的領英交互模型上下文協議服務器，它能讓AI助手搜索職位、生成簡歷和求職信，還能管理職位申請，為用戶在領英平臺的求職交互提供便利。

🚀 快速開始

本服務器允許AI助手通過標準化JSON - RPC風格請求與領英交互。要使用該服務器，你需要完成安裝和配置步驟，之後就可以啟動服務器併發送請求進行交互。

✨ 主要特性

• 身份驗證：具備安全的領英身份驗證及會話管理功能，保障用戶信息安全。
• 個人資料管理：可訪問並更新領英個人資料信息，方便用戶隨時維護自身資料。
• 職位搜索：提供帶有靈活過濾選項的職位搜索，滿足不同用戶的多樣化搜索需求。
• 簡歷生成：能從領英個人資料生成定製化簡歷，節省用戶製作簡歷的時間。
• 求職信生成：可為特定工作生成量身定製的求職信，提高求職成功率。
• 職位申請：支持提交和跟蹤職位申請，讓用戶隨時瞭解申請進度。

📦 安裝指南

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/yourusername/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp

# 創建並激活虛擬環境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上：venv\Scripts\activate

# 安裝依賴項
pip install -r requirements.txt

📚 詳細文檔

架構

該項目實現了模型上下文協議（MCP）規範，允許AI助手通過標準化JSON - RPC風格請求與領英交互。

組件:

• MCP處理器：負責將請求路由到適當的處理程序。
• API模塊：是專門用於領英交互的模塊，涵蓋認證、搜索職位、個人資料等功能。
• 核心協議：定義了請求/響應結構和數據模型。
• 工具類：包含配置管理和輔助函數。

配置

在項目根目錄創建一個.env文件，包含以下變量：

# 領英憑證
LINKEDIN_USERNAME=your_email@example.com
LINKEDIN_PASSWORD=your_password

# API設置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
SESSION_DIR=sessions
DATA_DIR=data

項目結構

linkedin-mcp/
├── README.md                 # 項目文檔
├── requirements.txt         # 依賴管理
├── server.py                # 服務器入口
├── config.py                # 配置管理
├── utils/                   # 工具類
│   └── request_handler.py  # 請求處理程序
├── handlers/                # 各種處理器
│   ├── auth_handler.py     # 身份驗證處理器
│   └── job_handler.py      # 職位處理器
└── templates/               # 模板文件
    ├── cover_letter/
    │   └── standard.html  # 標準求職信模板
    └── resume/
        └── standard.html  # 標準簡歷模板

💻 使用示例

啟動服務器

python server.py

示例MCP請求

基礎用法

身份驗證示例：

{
  "id": "123",
  "method": "linkedin.auth.login",
  "params": {
    "username": "your_username",
    "password": "your_password"
  },
  "jsonrpc": "2.0"
}

高級用法

搜索職位示例：

{
  "id": "456",
  "method": "linkedin.job.search",
  "params": {
    "keywords": "數據分析師",
    "location": "北京"
  },
  "jsonrpc": "2.0"
}

運行測試

pytest

📄 許可證

本項目根據MIT許可證授權，具體細節請參閱LICENSE文件。

👏 鳴謝

• 領英API文檔
• 模型上下文協議規範