LinkFetch: LinkedIn MCP

面向 Claude、Cursor 和任意 AI Agent 的 LinkedIn MCP 服务

linkfetch-mcp 为任意 AI Agent 提供一整套 LinkedIn 工具：搜索自 2026 年 4 月以来的所有公开 LinkedIn 职位、查询公司、使用 AI 函数为它们评分和排序；此外，通过你连接的 LinkedIn 账号，还能搜索人员和帖子、读取个人资料和收件箱，并发送消息和连接请求。

它是一个精简的 stdio 桥接程序，连接到 LinkFetch 托管的 MCP 服务：每次工具调用都会携带你的 API 密钥发送到 https://linkfetch.io/mcp，因此工具和价格始终保持最新，而且不会在你的电脑上运行浏览器。如果你的客户端支持通过 HTTP 使用远程 MCP，可以跳过此程序包，直接使用 URL。

完整工具列表及价格，以及各客户端的设置说明：linkfetch.io/mcp/claude

工具

• 职位和公司（无需 LinkedIn 账号）：search_jobs、get_job、search_companies、get_company
• AI 函数：ai_score、ai_classify、ai_extract、ai_write，每次最多处理 25 个职位或公司
• 你的潜在客户：list_leads、save_lead、list_lead_lists
• 通过你连接的 LinkedIn 账号：人员和公司搜索、个人资料、员工、帖子和回应、联系人、邀请、对话、消息、评论、回应、关注

每次调用都会消耗固定数量的点数，具体数量会在工具说明中列出。无论 Agent 发出什么请求，LinkFetch 都会对每个已连接账号执行每日和每周限额。

设置

在 LinkFetch 控制面板的 MCP 页面创建 API 密钥（lf_…）。新账号会获得免费点数。然后将服务添加到你的客户端：每个客户端都会在设置 LINKFETCH_API_KEY 的情况下运行 npx -y linkfetch-mcp。需要 Node.js 18+。

从 0.1.x 升级？LinkFetch 2 于 2026 年 10 月发布后，以 sk_live_ 开头的密钥将停止工作。请创建新的 lf_… 密钥，并在配置中替换旧密钥。

Claude Desktop

前往 Settings → Developer → Edit Config，或编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）/ %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）：

{
  "mcpServers": {
    "linkfetch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linkfetch-mcp"],
      "env": { "LINKFETCH_API_KEY": "lf_..." }
    }
  }
}

完全退出并重新打开 Claude。

Claude Code

claude mcp add linkfetch -e LINKFETCH_API_KEY=lf_... -- npx -y linkfetch-mcp

Cursor、Windsurf、Gemini CLI、Cline

这些客户端使用与上文 Claude Desktop 相同的 mcpServers 配置块。请将其放入：

客户端	配置文件
Cursor	~/.cursor/mcp.json（全局）或 .cursor/mcp.json（项目）
Windsurf	~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Gemini CLI	~/.gemini/settings.json
Cline	MCP Servers → Configure → cline_mcp_settings.json

VS Code（GitHub Copilot Agent 模式）

.vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "linkfetch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linkfetch-mcp"],
      "env": { "LINKFETCH_API_KEY": "lf_..." }
    }
  }
}

OpenAI Codex CLI

~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.linkfetch]
command = "npx"
args = ["-y", "linkfetch-mcp"]
env = { LINKFETCH_API_KEY = "lf_..." }

Zed

settings.json：

{
  "context_servers": {
    "linkfetch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "linkfetch-mcp"],
      "env": { "LINKFETCH_API_KEY": "lf_..." }
    }
  }
}

你自己的 Agent

任何 MCP 客户端库都可以通过 stdio 启动此服务。OpenAI Agents SDK（Python）：

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

async with MCPServerStdio(params={
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "linkfetch-mcp"],
    "env": {"LINKFETCH_API_KEY": "lf_..."},
}) as linkfetch:
    agent = Agent(name="LinkedIn researcher", mcp_servers=[linkfetch])
    result = await Runner.run(agent, "Which companies in Berlin started hiring data engineers this week?")

LangChain 用户可以使用 langchain-mcp-adapters 加载同一服务。

无需安装：远程 MCP

支持通过 Streamable HTTP 使用远程 MCP 的客户端可以直接连接到托管服务：

• URL：https://linkfetch.io/mcp
• 请求头：Authorization: Bearer lf_...

Claude（桌面版或 claude.ai）：前往 Settings → Connectors → Add custom connector，并将 https://linkfetch.io/mcp?key=lf_... 设为 URL。

Claude Code：claude mcp add --transport http linkfetch https://linkfetch.io/mcp --header "Authorization: Bearer lf_..."

Environment variables

Variable	Required	Default
LINKFETCH_API_KEY	yes		Your lf_… key
LINKFETCH_MCP_URL	no	https://linkfetch.io/mcp	Point at another LinkFetch MCP endpoint

Errors

A missing, old or rejected key comes back as an error on every request, with what to do about it, so the agent can tell you. Tool errors (no credits left, no LinkedIn account connected, a limit reached) come from the hosted server as normal tool results.

Development

npm install
npm run build
LINKFETCH_API_KEY=lf_... node dist/index.js

src/index.ts is the whole server: it opens one MCP client connection to the hosted server and forwards tools/list and tools/call to it.

License

MIT