MCP Server for LinkedIn について
MCP Server for LinkedIn は、非公式の LinkedIn API を利用してプロフィール取得、求人検索、フィード投稿の取得、履歴書の解析を行う MCP サーバーです。求職に関する作業を AI との会話から進めたい利用者に向いています。
主な機能
- 01名前や見出しを含むプロフィール取得
- 02複数条件による求人検索
- 03limit と offset によるフィード投稿取得
- 04PDF 履歴書の解析
活用シーン
- 01キーワードや勤務地、雇用形態による求人検索
- 02PDF 履歴書からのスキルと職歴の抽出
- 03LinkedIn フィードの最新投稿の確認
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーであり、LinkedIn のプロフィール、求人、フィードの照会機能をツールとして MCP クライアントに提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
LinkedIn 用 MCP サーバー
LinkedIn で求人に応募したり、フィードをスムーズに検索したりするための Model Context Protocol(MCP)サーバーです。
クライアントの認証情報を使用してアクセスするため、非公式の LinkedIn API ドキュメントを利用しています。
機能
-
プロフィールの取得
get_profile()関数を使用してユーザープロフィールを取得します。name、headline、current positionなどの主要情報を抽出します。 -
求人検索
- 複数のパラメーターを指定できる高度な求人検索機能:
- キーワード
- 場所
- 経験レベル
- 雇用形態(フルタイム、契約、パートタイム)
- リモートワークの選択肢
- 投稿日
- 必要なスキル
- 検索上限をカスタマイズ可能
- フィード投稿
get_feed_posts()を使用して LinkedIn のフィード投稿を取得します。- ページネーション用に上限とオフセットを設定できます。
- 履歴書の分析
resumes (PDF format)を解析し、情報を抽出します。- 抽出されるデータ:
- 氏名
- メールアドレス
- 電話番号
- スキル
- 職務経験
- 学歴
- 言語
設定
リポジトリをクローンした後、<LOCAL_PATH> を適宜変更してください。
{
"linkedin":{
"command":"uv",
"args": [
"--directory",
"<LOCAL_PATH>",
"run",
"linkedin.py"
]
}
}
使用方法
MCP-client を使用してテストしており、MCP-Servers のテストに最適だと感じました。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。