LinkedIn MCP Server

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 LinkedIn 搜索服务器。它提供了一个标准化的接口，允许 AI 助手通过 MCP 协议搜索 LinkedIn 个人资料。

功能特点

• 支持通过 Twitter、Facebook 和 LinkedIn URL 搜索个人资料
• 支持获取额外的个人信息（邮箱、电话、技能等）
• 支持缓存机制
• 完整的错误处理和日志记录

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/linkedin-mcp-server.git
cd linkedin-mcp-server

# 安装依赖
npm install

配置

1. 复制 .env.example 文件为 .env：

cp .env.example .env

2. 在 .env 文件中配置以下环境变量：

• LINKEDIN_API_KEY: LinkedIn API 密钥
• PORT: 服务器端口（默认：3000）

运行

# 开发模式
npm run dev

# 生产模式
npm run build
npm start

API 使用

服务器启动后，可以通过 MCP 协议使用以下工具：

search_linkedin_profile

搜索 LinkedIn 个人资料。

参数：

• twitter_profile_url: Twitter 个人资料 URL
• facebook_profile_url: Facebook 个人资料 URL
• linkedin_profile_url: LinkedIn 个人资料 URL
• extra: 是否包含额外信息（'include' | 'exclude'）
• github_profile_id: 是否包含 GitHub 个人资料 ID（'include' | 'exclude'）
• facebook_profile_id: 是否包含 Facebook 个人资料 ID（'include' | 'exclude'）
• twitter_profile_id: 是否包含 Twitter 个人资料 ID（'include' | 'exclude'）
• personal_contact_number: 是否包含个人联系电话（'include' | 'exclude'）
• personal_email: 是否包含个人邮箱（'include' | 'exclude'）
• inferred_salary: 是否包含推断薪资（'include' | 'exclude'）
• skills: 是否包含技能（'include' | 'exclude'）
• use_cache: 是否使用缓存（'if-present' | 'skip'）
• fallback_to_cache: 错误时是否回退到缓存（'on-error' | 'never'）

开发

# 运行测试
npm test

# 运行测试（监视模式）
npm run test:watch

# 代码检查
npm run lint

# 格式化代码
npm run format

许可证

ISC