简介

一种模型上下文协议服务器，通过自然语言命令实现与LinkedIn的无缝交互，用于求职申请、资料检索、动态浏览和简历分析。

简介

一种模型上下文协议服务器，通过自然语言命令实现与LinkedIn的无缝交互，用于求职申请、资料检索、动态浏览和简历分析。

MCP 服务器用于 LinkedIn

一个用于 LinkedIn 的模型上下文协议 (MCP) 服务器，可以无缝地申请工作和浏览动态。

这使用了非官方的 LinkedIn API 文档 来访问客户端的凭据。

功能

1. 个人资料检索

   使用 get_profile() 函数获取用户个人资料 提取关键信息，如 姓名、标题 和 当前职位

2. 职位搜索

• 带有多个参数的高级职位搜索功能：
  • 关键词
  • 地点
  • 经验水平
  • 职位类型（全职、合同工、兼职）
  • 远程工作选项
  • 发布日期
  • 所需技能
• 可自定义的搜索限制

3. 动态帖子

• 使用 get_feed_posts() 获取 LinkedIn 动态帖子
• 可配置的分页限制和偏移量

4. 简历分析

• 解析并从 简历 (PDF 格式) 中提取信息
• 提取的数据包括：
  • 姓名
  • 电子邮件
  • 电话号码
  • 技能
  • 工作经验
  • 教育背景
  • 语言

---

配置

克隆仓库后，请相应调整 <LOCAL_PATH>

{
    "linkedin":{
        "command":"uv",
        "args": [
            "--directory",
            "<LOCAL_PATH>",
            "run",
            "linkedin.py"
        ]
    }   
}     

---

使用

我一直在使用 MCP-client 进行测试，并发现这是测试您的 MCP-服务器 的最佳选择。

来源

• 来源：github
• 链接：https://github.com/Hritik003/linkedin-mcp