linkedin-company-employees

👥 LinkedIn 公司员工 API：通过 Python 和 MCP 获取公司员工列表

以 JSON 格式获取 LinkedIn 公司员工列表：公司员工的姓名、职位、所在地和公开个人资料 URL；每位员工的信息都会通过其公开个人资料核实。

• Actor：Apify 上的 LinkedIn 公司员工 API
• 输入架构：输入参数
• 获取免费 API 令牌：apify.com

此代码库是 Apify 上 LinkedIn 公司员工 API 的 Python 和 MCP 快速入门项目。输入公司名称或 LinkedIn 公司 URL，即可获取各公司的员工列表，每人一行，包含姓名、职位、标题、所在地和个人资料 URL。默认情况下，API 会打开每个人的公开个人资料，只保留显示其目前在该公司任职的人员，因此，通过此 API 获取的 LinkedIn 员工列表不会包含已离职的人员。无需 LinkedIn 登录、Cookie 或席位。请注意，列表并不完整：API 只能找到公开个人资料出现在搜索结果中的人员；根据测试结果，小型公司约为 10% 至 45%，中型公司约为 7% 至 19%，超大型公司则不到 1%。执行一次全新的个人资料核实，每家公司约需 3 至 10 分钟。

负责任地使用：API 仅返回 LinkedIn 向未登录访客展示的信息，不收集电子邮件或电话号码等联系信息；你有责任确保合法使用这些数据。

视频演示

文字演示

LinkedIn 公司员工 API 可将公司名称或 LinkedIn 公司 URL 转换为公司员工列表。传入 companies（每次最多 50 家），还可以使用 "engineer" 或 "head of" 等 titleKeywords，以及 "New York" 等 locations 来缩小列表范围。每行包含 fullName、currentTitle、headline、location、profileUrl 和 companyName，还包括 verified 和 matchReason，用于记录此人的公开个人资料是否显示其目前在该公司任职；foundBy 则记录找到此人的公开搜索来源。用于人才绘图时，招聘人员可以传入 Datadog 的 LinkedIn URL，并设置 titleKeywords: ["engineer"] 和 locations: ["New York"]，以获取该公司经确认仍在职的工程师及其职位和所在地。运行生成的 RUN_SUMMARY 记录会对比找到的人数与 LinkedIn 显示的员工人数，让你始终了解本次运行覆盖了公司员工的多少比例。此代码库中的默认运行会查询一家小型公司的 3 位员工，费用远低于 1 美分；全新核实一次约需 3 至 10 分钟，而从共享缓存提供的结果则快得多。

快速开始

前提条件

• Python 3.11 或更高版本
• Apify 账户和 API 密钥（在此获取免费密钥）

1. 克隆代码库

   git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-LinkedIn-Company-Employees-API.git
   cd Apify-LinkedIn-Company-Employees-API
   

2. 使用 UV 安装依赖项

   # Install UV if you do not have it:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # Install project dependencies:
   uv sync
   

3. 配置 API 密钥

   cp .env.example .env
   # Edit .env and add your Apify API key
   # Get your free API key at: https://apify.com?fpr=9n7kx3
   

4. 运行示例

   uv run python linkedin-company-employees-api-example.py
   

脚本会为 Firecrawl 启动一次运行，设置 maxResultsPerCompany: 3，打印运行 ID，等待运行完成，然后打印每个人的信息以及 RUN_SUMMARY 中的公司覆盖情况。若要尝试其他输入，请将脚本顶部的 RUN_INPUT 替换为本 README 中的任意 JSON 输入；可选参数已作为注释列出。

脚本会先启动运行，然后读取数据集，而不是刻意采用一次同步调用。Apify 的同步运行端点在等待 300 秒后会停止等待，而核实一家公司的运行时间可能会超过这一时限。

备选方案：直接设置 API 密钥

export APIFY_API_TOKEN="your_api_key_here"
uv run python linkedin-company-employees-api-example.py

为什么使用此 LinkedIn 公司员工 API？

无需 LinkedIn 登录、Cookie 或账号席位

API 只读取 LinkedIn 向未登录访客展示的内容。API 没有账户、密码或会话 Cookie 字段，因此 LinkedIn 账户始终不会有风险，任何拥有免费 Apify 令牌的人都可以运行它。

核对每个人的公开个人资料

启用 verifyEmployment（默认设置）时，API 会打开每个人的公开个人资料，仅保留资料显示其目前在你指定公司任职的人员。如果某人的资料显示其雇主是其他公司，或个人标题中写着“Former”或“Retired”，就会将其剔除，且不会收费。

可审核的行

matchReason 说明了如何判定任职情况，foundBy 记录了找到每个人的确切公开搜索（对于列在公司自有页面上的人员则记录为 company-page），因此可以核查和复现任何列表。

每次运行都提供覆盖情况

每次运行都会写入 RUN_SUMMARY，其中包含每家公司找到并核实的人员数、LinkedIn 自行公布的员工人数，以及两者之间的覆盖率。

按人员付费，不按搜索付费

搜索请求和个人资料页面读取本身都不会收费。你只需为每位交付的人员支付一笔小额费用，另加每条存储行和每次运行启动的费用（见定价）。

从 LinkedIn 获取公司员工名单

直接粘贴 CRM 或电子表格中的公司名称，也可以使用 LinkedIn 公司 URL。URL 会精确匹配。名称会先与对应的 LinkedIn 公司页面匹配；如果无法有把握地匹配某个名称，就会返回 CompanyNotFound 错误行，而不是其他公司的人员，这样你可以改用 URL 重试。每次运行最多可处理 50 家公司，并返回各家公司的员工名单：

{
  "companies": [
    "https://www.linkedin.com/company/stripe",
    "Datadog",
    "https://www.linkedin.com/company/vercel"
  ],
  "maxResultsPerCompany": 25
}

每个人在每家公司下只会出现一次，并附带姓名、职位或标题、所在地和个人资料 URL。你可以将数据集下载为 JSON、CSV 或 Excel，也可以打开运行的 Employees 视图，查看平铺的 LinkedIn 员工名单（姓名、职位、公司、所在地、是否已核实、个人资料 URL）。

如何查找公司员工

手动操作时，你可以登录后打开公司的 LinkedIn 页面，在“People”选项卡中滚动浏览；也可以搜索 site:linkedin.com/in "Company Name"，然后逐一打开个人资料。API 会替你运行这些公开搜索：对于员工人数不超过 500 人的公司，会按约十几个职位分类进行搜索；人数更多的公司则会按约 30 个职位分类搜索。之后，API 会打开每个人的个人资料，并只保留目前在职的员工。

要按职位或地点搜索公司员工，请添加 titleKeywords 和 locations。两者都会缩小名单范围，同时增加搜索次数，以找出更多人员：每个职位关键词都会单独执行一次搜索，找到普通公司搜索排名太靠后、难以发现的人员，而且每次搜索都会指定地点。对于大型公司，可提高 maxSearchQueriesPerCompany（最高为 100），以覆盖更多员工。

人才地图：查看竞争对手团队中的人员

人才地图是指在开始寻访人才之前，梳理你会从哪些公司招人，以及这些公司中各个职位由谁担任。如果你正在比较人才地图工具或软件，这是一个按人员付费的 API，可通过脚本、电子表格工作流或 AI Agent 调用。以下示例展示了如何在某个城市的竞争对手公司中查找某个职位：

{
  "companies": ["https://www.linkedin.com/company/datadog"],
  "titleKeywords": ["engineer"],
  "locations": ["New York"],
  "maxResultsPerCompany": 30,
  "verifyEmployment": true
}

每条核实后的数据都会提供此人的职位或标题、所在地，以及匹配方式。工作经历只会出现在少数向未登录访客展示该信息的个人资料中，因此应将结果视为当前团队成员地图，而不是他们的过往任职情况。大型公司会返回部分员工数据；职位和城市筛选条件决定了返回哪一部分。

账户映射：每个目标账户的决策者

在销售中，账户映射是指列出每个目标账户中做出或影响购买决策的人。提供你的账户以及你关注的资历关键词：

{
  "companies": ["Ramp", "Deel", "Vercel"],
  "titleKeywords": ["vp", "head of", "director"],
  "maxResultsPerCompany": 15,
  "verifyEmployment": true
}

资历仅根据职位名称中的词语判断，因为 LinkedIn 的内部资历和职能筛选器并未公开。职位关键词会匹配个人公开页面中的任意位置，因此在将名单交给外展团队之前，请先检查结果中的职位名称。API 不会返回汇报关系或电子邮箱。

CRM 数据维护：确认联系人仍在该账户任职

随着人们换工作，联系人记录会过时。列出目前在各账户任职的人员，然后按 profileUrl 或 slug 将结果与 CRM 中的数据匹配：

{
  "companies": [
    "https://www.linkedin.com/company/stripe",
    "https://www.linkedin.com/company/microsoft"
  ],
  "titleKeywords": ["procurement", "accounts payable"],
  "maxResultsPerCompany": 30,
  "verifyEmployment": true
}

出现在名单中的联系人已确认为当前员工。未出现在名单中的联系人可能只是未被搜索索引收录，因此姓名缺失并不能证明此人已经离职。API 不接受联系人名单作为输入：它接收的是公司，而不是个人。

功能

核心功能

• 每次运行最多可获取 50 家公司的员工名单，支持 LinkedIn 公司 URL 或纯公司名称
• 使用 titleKeywords（最多 20 个）和 locations（最多 10 个）进行筛选；两者也会添加可显示更多人员的搜索
• 默认启用 verifyEmployment；关闭后可更快获取搜索级别的名单
• 每家公司最多可通过 maxResultsPerCompany 获取 1,000 人，并通过 maxSearchQueriesPerCompany 执行最多 100 个搜索切片
• 为近期个人资料、公司页面和搜索提供共享缓存：重复请求的响应速度更快
• 数据集可下载为 JSON、CSV 或 Excel，并提供现成的 Employees 视图
• 可在 Claude、Cursor 和 ChatGPT 中作为 MCP 工具使用（见下方安装部分），也可作为 n8n 社区节点使用（见“在 n8n 中使用”）

数据质量

• 每条员工记录都包含 verified 和 matchReason；不会返回个人资料中没有显示当前在该公司任职的人
• 每条员工记录都包含 foundBy，可据此追溯找到此人的搜索
• 个人简介中写有 “Former” 或 “Retired” 的人员会被剔除
• fromCache 和 fetched_at 显示记录是否来自共享缓存，以及获取时间
• 如果无法匹配或搜索某家公司，则会生成错误记录（CompanyNotFound、CompanyPageUnavailable、SearchUnavailable 或 InvalidInput），不会产生个人费用
• RUN_SUMMARY 会报告每家公司的找到人数、已验证人数、LinkedIn 的员工人数和覆盖率

它与 LinkedIn 套件中的其他工具相辅相成：LinkedIn Company API 可查询公司规模、行业和总部信息（Python 示例仓库）；LinkedIn Profile API 可根据你已有的 URL 获取完整个人资料（Python 示例仓库）；LinkedIn People Search API 可跨所有公司按姓名、职位、学校或所在地查找人员。

覆盖率、速度和限制

• 覆盖率有限。 该 API 通过公开搜索结果查找人员，因此返回的是搜索引擎已收录的人员，而非完整的员工人数。测试中，覆盖率约为小型公司的 10% 到 45%、中型公司的 7% 到 19%，大型公司的覆盖率则低于 1%。每次运行都请检查 RUN_SUMMARY 中的 coverage。
• 速度。 对一家公司进行全新的验证运行大约需要 3 到 10 分钟。使用共享缓存中的数据行，以及关闭 verifyEmployment 的运行，完成速度会快得多。
• 长时间运行。 Apify 的同步运行端点会在 300 秒后超时，因此对于验证运行，请先启动运行，等待其完成，再读取数据集。Python 客户端会通过 start() 和 wait_for_finish() 完成这些步骤（参见示例脚本）；使用纯 HTTP 时，请使用 Apify API 参考文档中介绍的异步 Run Actor 端点，并在运行成功后获取数据集条目。
• 字段可能为空。 LinkedIn 会向未登录的访客隐藏大量个人资料信息。如果个人资料和搜索结果都未显示 currentTitle 和 headline，则不会返回这两个字段；工作经历（positions）也很少出现。没有值的字段不会出现在数据行中；只有 verified 始终存在（未检查个人资料时为 null），因此其他字段都应视为可选。
• 不提供的数据。 电子邮件、电话号码、汇报关系、LinkedIn 内部的资历和职能筛选项，以及前员工信息。

定价

该 API 按事件计费。撰写本文时（2026-10-03），每个事件的费用为 $0.00001；当前费率请查看 Actor 页面上的 Pricing 选项卡。

事件	计费时机
Actor 启动	每次运行收取一次
数据集条目	每存储一行收取一次，包括错误行
找到员工	每通过搜索找到并返回一人时收取一次（关闭检查、达到单家公司上限，或无法打开个人资料时）
验证员工	每当公开个人资料确认某人目前担任某职位时收取一次；此费用会替代“找到员工”的费用，因此不会对同一人重复计费

本仓库中的默认运行（验证 3 人）共计 7 个事件，费用为 $0.00007。在一家公司中返回 100 名已验证人员的运行共计 201 个事件，费用约为 $0.002。被筛除的前员工不会生成数据行，也不会产生费用。你可以在 Apify Console 中设置每次运行的最高费用，也可以在 Python 中向 start() 传入 max_total_charge_usd；达到上限时，运行会正常停止。上限设置得很低时，每家公司执行的搜索次数也会更少。

使用示例

基本示例

示例脚本中的默认运行：

{
  "companies": ["https://www.linkedin.com/company/firecrawl"],
  "maxResultsPerCompany": 3
}

高级示例

在都柏林的两家公司中查找工程师和招聘人员，并使用所有输入参数：

{
  "companies": ["https://www.linkedin.com/company/stripe", "Intercom"],
  "titleKeywords": ["engineer", "recruiter"],
  "locations": ["Dublin"],
  "maxResultsPerCompany": 50,
  "verifyEmployment": true,
  "maxSearchQueriesPerCompany": 40
}

不检查个人资料的快速列表

关闭 verifyEmployment 后，API 会跳过个人资料页面，只返回搜索结果中将该公司列为工作经历的人员。数据行中的 verified 会设为 null，matchReason 会设为 search-experience，且不包含 location；这些人员中有些可能已经离职。测试中，这种运行方式在一家公司上不到一分钟即可完成。

{
  "companies": ["https://www.linkedin.com/company/supabase"],
  "maxResultsPerCompany": 30,
  "verifyEmployment": false
}

通过 MCP 调用的 AI Agent

助手调用 API 时，请传入公司名称并将上限设低，因为验证运行需要几分钟：

{
  "companies": ["Notion"],
  "titleKeywords": ["engineer"],
  "maxResultsPerCompany": 10
}

输入参数

只有 companies 是必填项。其他参数用于缩小或限制运行范围。

参数	类型	必填	默认值	描述
companies	array of string	是	预填为 ["https://www.linkedin.com/company/apify"]	LinkedIn 公司 URL（https://www.linkedin.com/company/microsoft）或公司名称（Microsoft），每次运行 1 到 50 个。URL 会精确匹配；名称会先匹配到对应的 LinkedIn 公司主页。
titleKeywords	array of string	否	空	仅返回公开主页提及这些职位名称之一的人员，例如 engineer、sales 或 head of marketing。每个关键词也会单独进行一次搜索。留空时会搜索内置的职位类别；公司规模越大，搜索的类别越多。最多 20 个。
locations	array of string	否	空	仅返回位于这些城市、地区或国家/地区的人员，例如 Dublin 或 United States。每次搜索都会指定地点，并排除公开个人资料显示其他地点的人员。最多 10 个。
maxResultsPerCompany	integer	否	100	每家公司返回这么多人员后停止，范围为 1 到 1,000。仅对实际返回的人员收费。
verifyEmployment	boolean	否	true	打开每个人的公开个人资料，确认其目前在该公司任职。设为 false 时会返回更快的搜索级列表（姓名、标题、个人资料 URL）。
maxSearchQueriesPerCompany	integer	否	40	每家公司公开搜索切片的上限，范围为 1 到 100。每个切片返回约十人，因此增加切片数量可以覆盖大型公司的更多人员。预算较少时，运行过程也会相应减少切片数量。

输出格式

以下示例使用一位虚构人物（“Jane Doe”）和一家虚构公司。已验证的行：

{
  "result_type": "employee",
  "companyName": "Example Company",
  "companySlug": "example-company",
  "companyUrl": "https://www.linkedin.com/company/example-company",
  "profileUrl": "https://www.linkedin.com/in/example-profile",
  "slug": "example-profile",
  "fullName": "Jane Doe",
  "headline": "Senior Software Engineer at Example Company",
  "location": "Dublin, County Dublin, Ireland",
  "currentTitle": "Senior Software Engineer",
  "currentCompany": "Example Company",
  "verified": true,
  "matchReason": "current-position",
  "foundBy": "site:linkedin.com/in \"Example Company\" engineer",
  "fromCache": false,
  "fetched_at": "2026-10-03T11:07:28Z",
  "about": "Backend engineer working on data pipelines.",
  "education": [
    {
      "organizationName": "Example University",
      "organizationUrl": "https://www.linkedin.com/school/example-university/",
      "startDate": "2012",
      "endDate": "2016"
    }
  ],
  "followers": 1250,
  "connections": 500,
  "memberId": "000000000"
}

找到的行，来自关闭 verifyEmployment 的一次运行：

{
  "result_type": "employee",
  "companyName": "Example Company",
  "companySlug": "example-company",
  "companyUrl": "https://www.linkedin.com/company/example-company",
  "profileUrl": "https://www.linkedin.com/in/example-profile",
  "slug": "example-profile",
  "fullName": "Jane Doe",
  "headline": "Senior Software Engineer at Example Company",
  "currentTitle": "Senior Software Engineer",
  "verified": null,
  "matchReason": "search-experience",
  "foundBy": "site:linkedin.com/in \"Example Company\"",
  "fromCache": false,
  "fetched_at": "2026-10-03T11:07:28Z"
}

错误行，不会按人物收费：

{
  "result_type": "error",
  "error_type": "CompanyNotFound",
  "error_message": "No LinkedIn company page matches this name. Try the company's LinkedIn URL instead.",
  "requestedCompany": "Example Company That Does Not Exist",
  "fetched_at": "2026-10-03T11:07:28Z"
}

运行键值存储中的 RUN_SUMMARY 记录，已精简为覆盖范围字段：

{
  "companies": [
    {
      "requestedCompany": "https://www.linkedin.com/company/example-company",
      "companyName": "Example Company",
      "companySlug": "example-company",
      "employeesInLinkedin": 58,
      "found": 3,
      "verified": 3,
      "coverage": 0.0517,
      "stoppedReason": "maxResultsPerCompany reached"
    }
  ],
  "employeesFound": 3,
  "employeesVerified": 3,
  "companiesResolved": 1
}

最常用的字段：

字段	行	描述
result_type	全部	对于人物为 employee；对于无法匹配或搜索的公司为 error。
fullName、headline	employee	人物的姓名和职业标题，来自公开个人资料或搜索结果。
currentTitle、currentCompany	employee	当前职位的头衔和雇主。对于已验证的人物，这是你查询的公司中的职位。未显示时省略。
location	employee	公开个人资料中的城市或地区。打开个人资料时会提供此字段。
profileUrl、slug	employee	移除跟踪参数后的规范公开个人资料 URL，以及其最后一部分；这是用于去重和 CRM 匹配的稳定键。
companyName、companySlug、companyUrl	employee	找到此人物所对应的公司，信息来自其 LinkedIn 公司页面。
verified	employee	当公开个人资料确认其目前在该公司任职时为 true；未打开或无法打开个人资料时为 null。不会出现 false。
matchReason	employee	current-position 或 current-company（当前职位链接到公司的页面）、company-name（雇主名称匹配，匹配度较低）、profile-unavailable 或 search-experience（未打开；搜索结果将该公司列为此人物的工作经历）。
foundBy	employee	找到此人物的公开搜索，或表示此人物列在公司自有 LinkedIn 页面上的 company-page。
fromCache	employee	当此行数据来自共享缓存而非本次运行期间获取时为 true。
fetched_at	全部	获取此行数据的时间（ISO 8601，UTC）；对于缓存行，为原始获取时间。
about、education、followers、connections、photoUrl、memberId	verified	已验证行中的公开个人资料详情（仅当个人资料显示这些信息时提供）。超过 500 的人脉数显示为 500。
positions	verified	少数向未登录访客显示工作经历的个人资料中的工作记录（头衔、公司、日期、地点、当前职位标记）。
requestedCompany、error_type、error_message	error	错误所涉及的 companies 条目、错误类型和通俗易懂的原因。

🤖 向 AI 助手询问此 Actor

在你选择的 AI 中打开一条关于 LinkedIn Company Employees API 的现成提示词，可直接发送：

• 💬 ChatGPT
• 🧠 Claude
• 🔍 Perplexity
• 🅒 Copilot

人们还会搜索

这会让我的 LinkedIn 或 LinkedIn Recruiter 账户面临风险吗？

不会。它只读取公开的 LinkedIn 页面，也就是任何人退出登录后都能打开的页面。它从不登录，也不会索要你的 Cookie：没有用于输入账户、密码或 li_at 会话 Cookie 的字段。它的任何操作都不会关联到你的 LinkedIn 账户、LinkedIn Recruiter 席位或 Sales Navigator 许可证。请求在 Apify 的服务器上运行，而不是在你的浏览器中，因此不会与您建立关联；运行期间，你可以继续使用 Recruiter。

如何查找某家公司员工名单？

将公司的 LinkedIn URL 或名称添加到 companies，然后运行 API。它会搜索该公司员工，打开每个公开个人资料，并返回资料显示其目前在该公司任职的人员，以及姓名、职位、所在地和个人资料 URL。结果只是部分名单：只能找到公开个人资料出现在搜索结果中的人员；RUN_SUMMARY 会告诉你本次运行覆盖了 LinkedIn 员工人数的比例。

如何查明谁在某家公司工作？

手动做法是在网上搜索 site:linkedin.com/in "Company Name"，然后打开每个个人资料确认其任职信息是否仍然有效。API 会为你按不同职位范围执行这些搜索，检查每个个人资料，并剔除已经离职的人员。

如何确认某人目前在某家公司工作？

API 会根据公开个人资料核查找到的每个人，只有当资料显示其目前在你查询的公司任职时才会返回。对于这些结果，verified 为 true，而 matchReason 会说明匹配方式（current-position、current-company 或较弱的 company-name）。它接受公司而非个人作为输入，因此列出的是某个账户的员工；它不是背景调查或就业核验服务。

没有 LinkedIn 账户也能查找公司员工吗？

可以。API 只读取 LinkedIn 的公开页面，也就是退出登录的访客能看到的页面。它从不索要账户、密码或会话 Cookie。

我可以按职位名称、所在地或资历筛选 LinkedIn 员工吗？

可以按职位关键词和地点筛选。titleKeywords 可将列表缩小到职位名称中包含 engineer、recruiter、director 或 head of 等词的人；locations 则只保留位于你指定城市、地区或国家的人。LinkedIn 的内部资历和职能代码并未公开，因此资历筛选依据的是职位名称中的词语。

可以导出公司的 LinkedIn 员工列表吗？

可以。每次运行都会生成一个数据集，你可以从 Apify Console 下载为 JSON、CSV 或 Excel 文件，也可以像示例脚本那样通过 Python 读取。Employees 视图会以平面表格列出姓名、职位、公司、所在地、验证状态和个人资料 URL。

有没有免费工具可以查找公司在 LinkedIn 上的员工？

如果你想找免费的 LinkedIn 抓取工具来完成这项工作：Apify 免费套餐包含每月平台额度，足以多次运行本仓库中的默认小规模任务；免费套餐账户每月可通过此 API 返回的人数也有上限。付费 Apify 套餐可取消这一上限。

如何查看公司在 LinkedIn 上的所有员工？

通过公开页面无法查看所有员工。此 API 会返回搜索引擎已编入索引的人：测试中，小型公司的覆盖率约为 10% 到 45%，中型公司约为 7% 到 19%，而大型公司不到 1%。添加 titleKeywords 和 locations，或提高 maxSearchQueriesPerCompany，可以在大型公司中找到更多人；还可以在 RUN_SUMMARY 中查看 coverage。

有没有办法知道一家公司有多少员工？

RUN_SUMMARY 会显示 LinkedIn 为每家公司列出的员工人数（employeesInLinkedin）。如需将公司规模、行业和总部作为单独的行获取，请使用 LinkedIn Company API。

抓取 LinkedIn 会导致账号被封吗？

此 API 不使用 LinkedIn 账号，因此 LinkedIn 没有可限制的账号。它只读取未登录访客可以看到的公开页面。

ChatGPT 或 Claude 能列出一家公司的员工吗？

可以，只要将此 API 连接为 MCP 工具即可。使用下方的安装说明设置 Claude Code（免费试用）、Claude Cowork（免费试用）、网页版 Claude、Cursor 或 ChatGPT，然后用自然语言提问，例如“列出 Notion 的工程师”。如果你要找的是 LinkedIn 抓取 MCP 服务，这个工具运行在托管的 Apify MCP 服务上，无需登录 LinkedIn。通过 Agent 调用时，请将 maxResultsPerCompany 设得小一些，因为验证一次运行需要几分钟。

这是 LinkedIn 员工抓取工具还是 API？

本仓库介绍的是 Apify 上的 LinkedIn Company Employees API。人们也会搜索“linkedin employee scraper”“linkedin company employees scraper”或“scrape linkedin company employees”；此 Actor 同样可以满足这类需求，并返回结构化 JSON，供你通过 Python 或 MCP 调用。

verified 和 found 有什么区别？

已验证人员的公开个人资料显示其目前在该公司任职。未验证人员来自搜索结果，未经过这项检查；原因可能是 verifyEmployment 已关闭、达到单家公司限制，或无法打开个人资料。只有当搜索结果将该公司列为其工作经历时，才会包含此类人员。每人只计费一次，按未验证或已验证计费，绝不会重复计费。

如何通过 Python 使用公司员工列表 API？

克隆此仓库，运行 uv sync，将 Apify 令牌放入 .env，然后运行 uv run python linkedin-company-employees-api-example.py。脚本展示了完整流程：使用 run_input 字典启动运行、等待运行完成、读取默认数据集，然后从默认键值存储中读取 RUN_SUMMARY。

可以按计划运行吗？

可以。将输入保存为 Apify Console 中的任务，并设置为每月运行。按 slug 比较各次运行结果，以发现新增姓名；某人在后续运行中未出现，可能只是那次没有找到，因此未出现并不能证明其已离职。

在 n8n 中使用

可作为 n8n 社区节点使用：n8n-nodes-linkedin-company-employees-api。在 n8n 中：依次打开 Settings、Community Nodes，安装 n8n-nodes-linkedin-company-employees-api，然后在任意工作流中使用（也可作为 AI Agent 工具）。将 Apify API token 添加为凭据。源代码位于 GitHub，其中包含账户映射、人才映射和每月 CRM 联系人检查的示例工作流。n8n Cloud 仅允许使用经过验证的社区节点，因此请在可自托管的 n8n 上安装。

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在 Claude Cowork Desktop 中安装

Cowork 是桌面应用的自动化模式。若要将 LinkedIn Company Employees API 添加为工具，请将 Apify MCP 服务添加为连接器。

1. 打开 Claude 桌面应用，然后前往 Settings → Connectors（或者前往 Settings → Developer → Edit Config，直接编辑 claude_desktop_config.json）。
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
2. 添加 Apify MCP 服务，并且只预加载此 Actor：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api"
      ]
    }
  }
}

3. 重启应用。Cowork 首次调用工具时，请在浏览器中完成 OAuth 提示词流程，或者在连接器设置中添加 Apify API token，以跳过 OAuth。
4. 在 Cowork 聊天中确认工具可用，并要求它运行 LinkedIn Company Employees API。

下载桌面应用并开始免费试用：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg 更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

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在 Claude Code 中安装

Claude Code 是命令行工具。使用一条命令添加该 Actor 的 MCP 服务：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api"

若要使用 token 而不是浏览器 OAuth：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"

然后使用 claude mcp list 验证，或在会话中运行 /mcp。要求 Claude Code 调用 LinkedIn Company Employees API。

免费试用 Claude Code：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP 文档：https://code.claude.com/docs/en/mcp

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在 Claude（网站）中安装

在 claude.ai 上添加 Apify 作为连接器，然后仅启用此 Actor 的工具。

1. 前往 Settings → Connectors → Browse connectors，搜索 Apify MCP server。安装它（如果出现提示，请启用或更新）。
2. 连接时，使用 Apify API token 进行身份验证，并启用工具 johnvc/linkedin-company-employees-api。
3. 在任意聊天中，打开 + → Connectors，然后启用 Apify。
4. 或者，选择 Add custom connector，并粘贴完整的 MCP URL https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api，并在出现提示时使用 OAuth。
5. 要求 Claude 运行 LinkedIn Company Employees API。

在网页上打开 Claude：https://claude.ai

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在 Cursor 中安装

Cursor 从项目文件 .cursor/mcp.json 中读取 MCP 服务。

1. 在项目中创建 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api"
    }
  }
}

2. 如果你更倾向于使用令牌身份验证，而不是浏览器 OAuth，请添加一个请求头：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

3. 打开 Cursor → Settings → MCP，确认 apify 服务已连接（绿点）。
4. 在 Composer 或 Chat 中，请 Cursor 调用 LinkedIn Company Employees API。

刚开始使用 Cursor？在此获取：https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

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在 ChatGPT 中安装

ChatGPT 通过开发者模式连接 Apify MCP 服务（适用于 ChatGPT Pro、Plus、Business、Enterprise 和 Education 计划）。

1. 点击个人资料图标，然后前往 Settings > Apps。如果看不到 Create app 按钮，请打开 Advanced settings 并启用 Developer mode。
2. 点击 Create app 并填写表单：
   • Name： Apify
   • MCP Server URL： https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-company-employees-api
   • Authentication： OAuth
3. 点击 Create，并使用 Apify 授权连接。
4. 若要在对话中使用该应用，请点击聊天中的 +，选择 Developer mode，然后选择 Apify。

更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

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🌐 关于 Alpha OSINT

此示例仓库是 Alpha OSINT 的一部分。Alpha OSINT 是一套金融和运营数据源及 API 工具集。 如需了解相关工具和使用场景，请参阅 LinkedIn Company Employees API 源页面。 如需支持或对该 actor 有任何请求，请直接在我们的支持页面提交工单。

用心打造

使用 LinkedIn Company Employees API，通过可靠、结构化的结果为人才映射、客户映射和 CRM 数据清理工作流提供支持。

最后更新：2026.10.27