Linkedin Posts Hunter Mcp Server

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📖 概述

LinkedIn Posts Hunter MCP 是一个模型上下文协议（MCP）服务，可通过你的 AI 助手（Claude Desktop、Cursor 或其他兼容 MCP 的客户端）提供工具，用于自动搜索和管理 LinkedIn 招聘帖子。

为什么关注 LinkedIn 帖子？ 招聘机会往往会先出现在 LinkedIn 帖子中，然后才会发布到传统招聘网站上。关注 LinkedIn 帖子，你就能更早发现机会，在求职过程中抢占先机。

工作原理：

1. 身份验证与抓取

• MCP 服务提供一个基于 Playwright 的工具，你的 AI 助手可以调用它，自动执行与 LinkedIn 交互的浏览器操作
• 首次使用时，需要在浏览器窗口中登录 LinkedIn，以获取会话 Cookie
• 这些 Cookie 会保存在你的本地计算机上，以便持续进行身份验证
• 完成身份验证后，你的 AI 助手可以使用关键词调用搜索工具（关键词可以来自对话，也可以由 AI 推荐），以抓取招聘帖子

2. 本地数据存储

• 所有抓取的帖子都会保存到你计算机上的本地 SQLite 数据库
• 数据库会存储帖子内容、元数据（作者、日期、互动指标）以及跟踪信息（你是否已申请）
• 你的数据不会离开计算机

3. 可视化界面

• 另一个工具会启动一个 React 仪表板，用于呈现本地数据库中的抓取帖子
• 在表格视图或卡片视图中查看所有抓取的帖子，包括个人资料图片和互动指标
• 直接在 UI 中将帖子标记为“已申请”或“稍后保存”，以跟踪申请
• 快捷操作让你能够轻松点击筛选、排序和管理帖子
• 在 React 应用中所做的更改会写入本地数据库；通过 MCP 命令所做的更改也会反映在 UI 中。

4. 双重控制

• 你可以通过 React UI 或 MCP 工具（如 manage_posts 和 viewer_filters）来管理帖子
• React 应用通过轮询更新，因此通过 MCP 命令所做的更改会反映在 UI 中
• 这为你提供了灵活性：可以用自然语言向 AI 助手下达命令，也可以在仪表板中点击操作

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🎬 视频演示

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

📹 观看操作演示

观看从身份验证到帖子管理的完整工作流

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🎨 示意图

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🛠️ 可用工具

此 MCP 服务提供 6 个工具，可通过你的 AI 助手调用：

1. auth

管理 LinkedIn 身份验证，并持久化存储会话。

参数：

• action：「"authenticate"」|「"status"」|「"clear"」
• force_reauth：布尔值（可选）

用法：

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

2. search_posts

根据关键词搜索 LinkedIn 帖子，并将结果保存到数据库。

参数：

• keywords：字符串（例如，「Python developer remote」）
• pagination：数字（1-10，默认值：3）
• headless：布尔值（默认值：false）- 显示浏览器窗口（默认值：false）

用法：

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

3. manage_posts

通过高级筛选读取、更新或删除数据库中的帖子。

参数：

• action：「"read"」|「"update"」|「"delete"」
• ids：数字数组（可选）
• search_text：字符串（可选）
• date_from：字符串（YYYY-MM-DD，可选）
• date_to：字符串（YYYY-MM-DD，可选）
• applied：布尔值（可选）
• limit：数字（1-50，默认值：10）
• new_description：字符串（用于更新）
• new_keywords：字符串（用于更新）
• new_applied：布尔值（用于更新）

用法：

"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

通过 AI 对话，以编程方式控制 React UI 筛选器。

参数：

• keyword：字符串（可选）
• applied_status：「"all"」|「"applied"」|「"not-applied"」（可选）
• start_date：字符串（YYYY-MM-DD，可选）
• end_date：字符串（YYYY-MM-DD，可选）
• ids：字符串（逗号分隔，可选）
• reset：布尔值（可选）

用法：

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

5. start_viewer

在浏览器中启动 React 仪表板。

用法：

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

6. stop_viewer

停止正在运行的 Vite 开发服务器。

用法：

"Close the viewer"
"Stop the dashboard"

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📦 安装

前置条件

• Node.js 18 或更高版本
• npm（随 Node.js 一同安装）
• LinkedIn 账号
• Cursor IDE 或 Claude Desktop

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方法 1：使用 mcp.json 配置（推荐）⭐

适用于： Cursor IDE 和 Claude Desktop

这是最可靠且广受支持的安装方法。

1. 全局安装：

   npm install -g linkedin-posts-hunter-mcp
   

2. 添加到 MCP 配置中：

   Cursor IDE：

   打开或创建位于以下路径的 mcp.json：

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

   添加以下配置：

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

   Claude Desktop：

   打开或创建位于以下路径的 claude_desktop_config.json：

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

   添加以下配置：

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

3. 重启 MCP 客户端（Cursor 或 Claude Desktop）

就这么简单！无需克隆代码库或管理本地构建。

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方法 2：本地开发环境设置

适用于希望修改代码或参与贡献的开发者：

1. 克隆并安装依赖项：

   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. 添加到 MCP 配置中：

   Cursor IDE（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（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： 将 /absolute/path/to/LinkedIn-Posts-Hunter-MCP-Server 替换为你的实际项目路径。

3. 重启 MCP 客户端以加载服务。

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🎯 你可以做什么

求职工作流示例

1. 通过 LinkedIn 进行身份验证：

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

2. 搜索机会：

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

3. 可视化浏览：

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

4. 筛选和管理：

   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. 跟踪申请：

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

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📁 数据存储位置

所有 LinkedIn 数据都存储在你电脑上的以下目录中：

Windows

• 主数据目录： %APPDATA%\linkedin-mcp\

macOS/Linux

• 主数据目录： ~/.linkedin-mcp/

存储内容：

• linkedin.db - SQLite 数据库，包含所有抓取的帖子、元数据和跟踪数据
• auth.json - LinkedIn 会话 Cookie 和身份验证令牌
• searches/ - 搜索会话数据和临时文件

数据隐私：

• ✅ 所有数据都保留在你的电脑上
• ✅ 不会向外部服务器发送任何数据
• ✅ 你可以删除整个 linkedin-mcp 文件夹来移除所有数据
• ✅ 数据库采用标准 SQLite 格式，可使用任意 SQLite 浏览器打开

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🎨 React 仪表板功能

内置的网页查看器（start_viewer）提供：

• 🔄 实时更新：筛选状态会在 UI 和 MCP 命令之间同步
• ✅ 快捷操作：直接在 UI 中将帖子标记为已申请
• 🎴 卡片视图：包含个人资料图片和互动指标的可视化卡片
• 📊 表格视图：包含所有帖子元数据的可排序列
• 🔍 筛选：按关键词、日期范围、申请状态和 ID 筛选
• 💅 现代设计：使用 React、TypeScript、TailwindCSS 和 Vite 构建

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📄 许可证

ISC

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🤝 参与贡献

欢迎贡献！欢迎提交问题或拉取请求。

🚀 项目状态

这是一个实验性项目，开发得比较仓促。

爬取功能肯定可以优化得更快，UI 也可以改进。

不过就目前而言，它已经有一定的实用价值。

欢迎参与贡献。

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