Linkedin Scrap MCP Server

🚀 LinkedIn-Scrap-MCP-Server

使用我們的MCP（模型上下文協議）服務器，您可以輕鬆獲取即時的LinkedIn個人資料信息。該服務器集成了Fresh LinkedIn個人資料數據API，能夠返回包含技能和其他基本設置的個人資料詳細信息。它僅提供一個工具get_profile，該工具接收LinkedIn個人資料URL，並以結構化的JSON格式響應。

🚀 快速開始

本服務器能讓您輕鬆獲取即時的LinkedIn個人資料信息，只需使用get_profile工具，傳入個人資料URL，即可得到結構化的JSON響應。

✨ 主要特性

• 即時LinkedIn數據：可獲取最新的個人資料信息，包括技能和核心公開數據（默認禁用擴展字段）。
• 異步請求：使用httpx構建，實現高效、非阻塞的HTTP調用。
• 安全的API密鑰處理：使用dotenv通過環境變量安全配置您的RAPIDAPI_KEY。

⚙️ 先決條件

在開始使用前，請確保您滿足以下條件：

• Python 3.7+
• 已安裝MCP框架
• 所需庫：httpx、python-dotenv
• RAPIDAPI_KEY：在RapidAPI上註冊並訂閱Fresh LinkedIn個人資料數據API，然後獲取您的API密鑰。

📦 安裝指南

1. 克隆倉庫

git clone https://github.com/itsShashankSrivastava/Linkedin-Scrap-MCP-Server

2. 安裝依賴項

uv add mcp[cli] httpx requests

3. 設置環境變量

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

▶️ 運行服務器

要啟動MCP服務器，可執行以下命令：

uv run linkedin.py

這將啟動服務器，並開始通過標準輸入/輸出監聽傳入請求。

🤖 MCP客戶端配置

要將您的MCP客戶端連接到服務器，請在config.json中進行以下更新：

{
  "mcpServers": {
    "linkedin_profile_scraper": {
      "command": "C:/Users/shashank.srivastava/.local/bin/uv", 
      "args": [
        "--directory",
        "C:/Users/shashank.srivastava/Desktop/linkedin-scrap",  
        "run",
        "linkedin.py" 
      ]
    }
  }
}

💡 使用建議

根據服務器的實際位置調整路徑。

🧠 技術細節

• 環境設置：使用dotenv加載您的RAPIDAPI_KEY。
• API集成：使用httpx進行異步GET請求到Fresh LinkedIn個人資料數據API。
• MCP工具 - get_profile：將API邏輯封裝並返回乾淨的JSON對象或錯誤消息（如果請求失敗）。
• 執行：使用MCP服務器框架的標準輸入輸出（stdio）傳輸方法運行。

🛠 故障排除

• 缺少RAPIDAPI_KEY：如果未設置，服務器將拋出ValueError。請檢查.env文件或系統環境變量。
• API調用錯誤：如果LinkedIn API請求失敗，工具將返回清晰的錯誤消息以指示發生的問題。

如果覺得有幫助，請為倉庫加星✨，或者在需要支持時打開問題！