Linkedin-Scrap-MCP-Server

Linkedin-Scrap-MCP-Server

MCP（Model Context Protocol）サーバーを使用して、LinkedIn プロフィール情報をリアルタイムで簡単に取得できます。このサーバーは Fresh LinkedIn Profile Data API と連携し、スキルやその他の基本設定などのプロフィール詳細を返します。単一のツール（get_profile）を公開しており、LinkedIn プロフィールの URL を受け取り、構造化された JSON データを返します。

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🚀機能

• LinkedIn データをリアルタイムで取得：スキルや主要な公開データを含む、最新のプロフィール情報を取得します（追加の拡張フィールドはデフォルトで無効になっています）。
• 非同期リクエスト：効率的でノンブロッキングな HTTP 呼び出しを実現するため、httpx を使用して構築されています。
• API キーを安全に管理：dotenv を使用して環境変数から RAPIDAPI_KEY を読み込み、安全に設定します。

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⚙️要件

始める前に、以下を用意してください。

• Python 3.7+
• MCP Framework をインストール済み
• 必須ライブラリ：httpx、python-dotenv
• RAPIDAPI_KEY：RapidAPI に登録して Fresh LinkedIn Profile Data API をサブスクライブし、API キーを取得してください。

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📦インストール

1. リポジトリをクローンします：

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

2. 依存関係をインストールします：

uv add mcp[cli] httpx requests

3. 環境変数を設定します：

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

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▶️ サーバーの実行

MCP サーバーを起動するには：

uv run linkedin.py

これによりサーバーが起動し、標準入出力経由で受信リクエストの待ち受けを開始します。

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🤖 MCP クライアントの設定

MCP クライアントをサーバーに接続するには、以下の内容で config.json を更新します。

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

💡 サーバーの場所に応じて、必要に応じてパスを調整してください。

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🧠 動作の仕組み

• 環境の設定：dotenv を使用して RAPIDAPI_KEY を読み込みます。
• API 連携：httpx を使用して、Fresh LinkedIn Profile Data API へ非同期の GET リクエストを送信します。
• MCP ツール - get_profile：API の処理をラップし、整形された JSON オブジェクト、またはリクエストが失敗した場合のエラーメッセージを返します。
• 実行：MCP サーバーフレームワークの標準入出力（stdio）トランスポート方式を使用して実行します。

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🛠 トラブルシューティング

• RAPIDAPI_KEY が未設定：設定されていない場合、サーバーは ValueError を発生させます。.env ファイルまたはシステム環境変数を確認してください。
• API 呼び出しエラー：LinkedIn API リクエストが失敗した場合、ツールは問題の内容を示す明確なエラーメッセージを返します。

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