Linkedin Posts Hunter Mcp Server

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📖 概要

LinkedIn Posts Hunter MCP は、AI アシスタント（Claude Desktop、Cursor、その他の MCP 対応クライアント）を通じて、LinkedIn の求人投稿の検索と管理を自動化するツールを提供する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

LinkedIn の投稿が重要な理由：求人情報は、従来の求人サイトに掲載される前に、LinkedIn の投稿で先に公開されることがよくあります。LinkedIn の投稿を監視すれば、より早く求人情報を見つけ、就職活動で優位に立つことができます。

仕組み：

1. 認証とスクレイピング

• MCP サーバーは、AI アシスタントから呼び出して LinkedIn でのブラウザー操作を自動化できる、Playwright ベースのツールを提供します
• 初回利用時には、ブラウザーウィンドウで LinkedIn にログインし、セッション Cookie を取得する必要があります
• これらの Cookie は、認証状態を保持するためにお使いのコンピューターにローカル保存されます
• 認証後、AI アシスタントはキーワード（会話から取得するか、AI が提案したもの）を指定して検索ツールを呼び出し、求人投稿をスクレイピングできます

2. ローカルデータの保存

• スクレイピングした投稿はすべて、お使いのマシン上のローカル SQLite データベースに保存されます
• データベースには、投稿内容、メタデータ（投稿者、日付、エンゲージメント指標）、追跡情報（応募済みかどうか）が保存されます
• データがコンピューターの外部に送信されることはありません

3. ビジュアルインターフェース

• 別のツールを起動すると、ローカルデータベースからスクレイピングした投稿を表示するReact ダッシュボードが開きます
• プロフィール画像やエンゲージメント指標とともに、スクレイピングした投稿をすべてテーブル表示またはカード表示で確認できます
• UI 上で投稿に「応募済み」または「後で確認」とマークして、応募状況を追跡できます
• クイックアクションを使って、クリック操作で簡単に投稿の絞り込み、並べ替え、管理ができます
• React アプリで行った変更はローカルデータベースに書き込まれます。また、MCP コマンドで行った変更は UI に反映されます。

4. 2 種類の操作方法

• 投稿は、React UIまたはmanage_posts や viewer_filters などの MCP ツールを使って管理できます
• React アプリはポーリングによって更新されるため、MCP コマンドによる変更は UI に反映されます
• AI アシスタントへの自然言語による指示と、ダッシュボード上でのクリック操作を柔軟に使い分けられます

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🎬 動画デモ

https://github.com/user-attachments/assets/93f32db4-9ecf-4438-889f-ebe95b5b17e9

📹 操作手順を見る

認証から投稿管理までのワークフロー全体をご覧ください

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🎨 図

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🛠️ 利用可能なツール

この MCP サーバーは、AI アシスタントから呼び出せる6 つのツールを提供します：

1. auth

永続的なセッションストレージを使用して、LinkedIn の認証を管理します。

パラメーター：

• action："authenticate" | "status" | "clear"
• force_reauth：boolean（省略可）

使用方法：

"Authenticate my LinkedIn account"
"Check LinkedIn auth status"
"Clear my LinkedIn credentials"

2. search_posts

キーワードで LinkedIn の投稿を検索し、結果をデータベースに保存します。

パラメーター：

• keywords：string（例："Python developer remote"）
• pagination：number（1～10、デフォルト：3）
• headless：boolean（デフォルト：false）- ブラウザーウィンドウを表示します（デフォルト：false）

使用方法：

"Search LinkedIn for 'AI engineer' jobs"
"Find posts about 'React developer' with 5 pages"

3. manage_posts

高度なフィルタリングを使用して、データベース内の投稿を読み取り、更新、または削除します。

パラメーター：

• action："read" | "update" | "delete"
• ids：number[]（省略可）
• search_text：string（省略可）
• date_from：string（YYYY-MM-DD、省略可）
• date_to：string（YYYY-MM-DD、省略可）
• applied：boolean（省略可）
• limit：number（1～50、デフォルト：10）
• new_description：string（更新時）
• new_keywords：string（更新時）
• new_applied：boolean（更新時）

使用方法：

"Show me posts I haven't applied to yet"
"Delete all posts that arent about job opportunities"
"Delete all posts that are only about senior-level positions"

4. viewer_filters

AI との会話から、React UI のフィルターをプログラムで操作します。

パラメーター：

• keyword：string（省略可）
• applied_status："all" | "applied" | "not-applied"（省略可）
• start_date：string（YYYY-MM-DD、省略可）
• end_date：string（YYYY-MM-DD、省略可）
• ids：string（カンマ区切り、省略可）
• reset：boolean（省略可）

使用方法：

"Filter to show only unapplied posts"
"Show posts from this week"
"Reset all filters"

5. start_viewer

ブラウザーで React ダッシュボードを起動します。

使用方法：

"Open the LinkedIn post viewer"
"Start the dashboard"

6. stop_viewer

実行中の Vite 開発サーバーを停止します。

使用方法：

"Close the viewer"
"Stop the dashboard"

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📦 インストール

前提条件

• Node.js 18 以上
• npm（Node.js に付属）
• LinkedIn アカウント
• Cursor IDE または Claude Desktop

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方法 1：mcp.json 設定を使用（推奨）⭐

対応クライアント： Cursor IDE および Claude Desktop

最も信頼性が高く、広くサポートされているインストール方法です。

1. グローバルにインストール：

   npm install -g linkedin-posts-hunter-mcp
   

2. MCP 設定に追加：

   Cursor IDE の場合：

   次の場所にある mcp.json を開くか、新規作成します：

   • macOS/Linux： ~/.cursor/mcp.json
   • Windows： %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json（通常は C:\Users\YourName\.cursor\mcp.json）

   次の設定を追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "linkedin-posts-hunter-mcp"
       }
     }
   }
   

   Claude Desktop の場合：

   次の場所にある claude_desktop_config.json を開くか、新規作成します：

   • macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

   次の設定を追加します：

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "linkedin-posts-hunter-mcp"
       }
     }
   }
   

3. MCP クライアント（Cursor または Claude Desktop）を再起動します

これで完了です！リポジトリをクローンしたり、ローカルビルドを管理したりする必要はありません。

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方法 2：ローカル開発環境のセットアップ

コードを変更したり、コントリビュートしたりする開発者向けです：

1. クローンして依存関係をインストール：

   git clone https://github.com/kevin-weitgenant/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server.git
   cd LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server
   npm run install:all
   npm run build
   

2. MCP 設定に追加：

   Cursor IDE の場合（mcp.json）：

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server/build/index.js"
         ],
         "cwd": "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server"
       }
     }
   }
   

   Claude Desktop の場合（claude_desktop_config.json）：

   {
     "mcpServers": {
       "linkedin-posts-hunter-mcp": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server/build/index.js"
         ],
         "cwd": "/absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server"
       }
     }
   }
   

   ⚠️ 重要： /absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server を実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

3. サーバーを読み込むため、MCP クライアントを再起動します。

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🎯 できること

求職ワークフローの例

1. LinkedIn で認証：

   User: "Authenticate my LinkedIn account"
   AI: Opens a browser for you to log in, saves credentials
   

2. 求人情報を検索：

   User: "Search LinkedIn for 'Senior TypeScript Developer remote' jobs"
   AI: Searches LinkedIn, extracts post details, saves to database
   

3. 視覚的に確認：

   User: "Open the post viewer"
   AI: Launches React dashboard(where you can see the scraped posts) at http://localhost:5174
   

4. フィルタリングと管理：

   User: "Remove posts that aren't about job opportunities"
   AI: Reads database, filters and displays only job-related posts
   
   User: "Show only senior-level positions" 
   AI: Queries database for posts containing "senior", "lead", "principal"
   
   User: "Show posts about React or Vue.js positions"
   AI: Searches database and displays matching posts
   

5. 応募状況を追跡：

   User: "Mark posts 5, 7, and 12 as applied"
   AI: Updates the database and confirms
   

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📁 データの保存場所

LinkedIn のデータはすべて、次のディレクトリにローカル保存されます：

Windows

• メインデータディレクトリ： %APPDATA%\linkedin-mcp\

macOS/Linux

• メインデータディレクトリ： ~/.linkedin-mcp/

保存される内容：

• linkedin.db - スクレイピングしたすべての投稿、メタデータ、追跡データを含む SQLite データベース
• auth.json - LinkedIn のセッションクッキーと認証トークン
• searches/ - 検索セッションデータと一時ファイル

データのプライバシー：

• ✅ すべてのデータはお使いのコンピューター内に保存されます
• ✅ 外部サーバーにデータが送信されることはありません
• ✅ linkedin-mcp フォルダー全体を削除すれば、すべてのデータを削除できます
• ✅ データベースは標準的な SQLite 形式のため、任意の SQLite ブラウザーで開けます

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🎨 React ダッシュボードの機能

組み込みのウェブビューアー（start_viewer）では、次の機能を利用できます。

• 🔄 リアルタイム更新：UI と MCP コマンド間でフィルターの状態が同期されます
• ✅ クイックアクション：UI から直接、投稿を応募済みとしてマークできます
• 🎴 カード表示：プロフィール画像とエンゲージメント指標を備えたビジュアルカード
• 📊 テーブル表示：すべての投稿メタデータを含む、並べ替え可能な列
• 🔍 フィルタリング：キーワード、日付範囲、応募状況、ID で絞り込めます
• 💅 モダンなデザイン：React、TypeScript、TailwindCSS、Vite で構築されています

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📄 ライセンス

ISC

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🤝 貢献

貢献を歓迎します！お気軽に Issue を作成するか、プルリクエストを送信してください。

🚀 プロジェクトの状況

これは、手早く作られた実験的なプロジェクトです。

スクレイピングはさらに高速化でき、UI も改善の余地があります。

しかし、現状でもある程度は役に立ちます。

ぜひ貢献してください。

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