MCP LinkedIn 开源项目教程

MCP LinkedIn 开源项目教程

mcp-linkedin A Model Context Protocol (MCP) server that provides tools to interact with LinkedIn's Feeds and Job API. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-linkedin

1. 项目介绍

MCP LinkedIn 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它提供了一套工具来与 LinkedIn 的 Feeds 和 Job API 进行交互。该项目使用非官方的 LinkedIn API，使用时请自行承担风险。MCP LinkedIn 旨在帮助开发者和研究人员获取 LinkedIn 上的数据和职位信息，以便进行各种分析和应用。

2. 项目快速启动

以下是一个基本的快速启动指南，用于在本地环境中设置和运行 MCP LinkedIn 项目。

首先，确保您的系统中已安装 Python 3.8 或更高版本。

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置环境变量

在您的环境中设置 LinkedIn 的电子邮件和密码：

export LINKEDIN_EMAIL="your_linkedin_email"
export LINKEDIN_PASSWORD="your_linkedin_password"

运行项目

运行以下命令以启动 MCP LinkedIn 服务器：

python main.py

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 MCP LinkedIn 的一些应用案例和最佳实践：

获取 Feeds

使用 mcp-client-cli 获取 LinkedIn Feeds 的信息：

# 获取 Feeds 的命令
mcp-client-cli get_feed_posts --limit 10

搜索职位

使用 mcp-client-cli 搜索 LinkedIn 上的职位，并分析是否符合您的简历：

# 搜索职位的命令
mcp-client-cli search_jobs --keywords "data engineer" --location "Jakarta" --limit 3

分析职位匹配

分析搜索到的职位与您的简历的匹配程度：

# 分析职位匹配的命令
mcp-client-cli analyze_jobs --resume resume.md

4. 典型生态项目

MCP LinkedIn 可以与其他开源项目一起工作，以提供更广泛的功能。以下是一些典型的生态项目：

• LinkedIn API Wrapper: 一个用于与 LinkedIn API 交互的 Python 库。
• Data Analysis Tools: 用于数据分析的工具，如 Pandas 和 NumPy，可以与 MCP LinkedIn 结合使用，以分析获取的数据。
• Machine Learning Models: 可以使用机器学习模型来对获取的数据进行预测或分类。

通过整合这些项目，开发者可以构建出功能丰富的 LinkedIn 数据分析应用。

mcp-linkedin A Model Context Protocol (MCP) server that provides tools to interact with LinkedIn's Feeds and Job API. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-linkedin