linkedin-post-search

🔎 LinkedIn 帖子搜索 API：通过 Python 和 MCP 按关键词搜索 LinkedIn 帖子

按关键词、姓名、短语或 #hashtag 搜索 LinkedIn 帖子：以 JSON 格式获取所有匹配的公开帖子，包含完整文本、作者、日期、反应、评论、图片和链接。无需登录 LinkedIn，也无需 Cookie。

• Actor：Apify 上的 LinkedIn Post Search API
• 输入架构：输入参数
• 获取免费 API 令牌：apify.com

本仓库是 Apify 上 LinkedIn Post Search API 的 Python 和 MCP 快速入门指南。输入关键词、姓名或 hashtag，以及过去一天或过去一周等日期范围，即可获取提及这些内容的公开 LinkedIn 帖子，每条帖子占一行。这种搜索功能原本只有已登录的 LinkedIn 会员才能使用；本 API 通过 LinkedIn 的公开页面提供该功能：无需账号、无需会话 Cookie，也不会将任何操作归因于你。按计划运行，即可将其用作 LinkedIn 社交聆听信息流；设置日期范围运行一次，则可用于研究报道、产品发布或活动。

覆盖范围仅限 LinkedIn 上公开且已编入索引的内容。将动态设为私密的会员发布的帖子，以及最近几小时内发布的帖子，可能无法获取；未登录的访客每篇帖子最多只能看到 10 条评论。对于提及监控，这通常正合适：你关注的是公开且正在传播的帖子。

负责任地使用：API 仅返回 LinkedIn 向未登录访客展示的内容，不收集联系信息；你有责任合法使用这些数据。

视频演示

文字演示

LinkedIn Post Search API 可将关键词转换为公开 LinkedIn 帖子列表。传入 keywords（最多 20 个姓名、短语或 #hashtags，每项均按精确短语匹配），选择 postedWithin（day、week、month、year）或设置 startDate 和 endDate，再通过 maxPostsPerKeyword 限制运行结果。每条记录都包含 text、authorName、authorUrl、authorType、datePosted、numLikes、numComments、topComments、hashtags、images、embeddedLinks、taggedPeople 和 taggedCompanies，以及 matchedKeyword 和对应的搜索页面及排名。要分析 LinkedIn hashtag，可传入 #semiconductors 和 postedWithin: "week"，再按 numLikes 对记录排序，查看哪些帖子和作者最能带动该标签；要监控品牌，可传入你的公司和高管，并按每日计划设置 postedWithin: "day"。本仓库中的默认运行会搜索一个活动相关的 5 条帖子，成本远低于 1 美分；最近 7 天读取的帖子和搜索页面会从共享缓存中返回，因此重复运行更便宜、速度也更快。

快速开始

前提条件

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

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-LinkedIn-Post-Search-API.git
   cd Apify-LinkedIn-Post-Search-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-post-search-api-example.py
   

该脚本会针对“Jackson Hole Symposium”启动一次运行，并设置 maxPostsPerKeyword: 5；等待运行完成后，逐条打印帖子及其作者、日期、反应和链接，最后打印本次运行的 RUN_SUMMARY（获取的页面数、缓存命中数、每个关键词停止搜索的原因）。三个配方辅助函数对应 Actor 的 Examples 标签页中的用例：

uv run python linkedin-post-search-api-example.py hashtag    # track #semiconductors this week
uv run python linkedin-post-search-api-example.py mentions   # past-day brand and executive mentions
uv run python linkedin-post-search-api-example.py top        # most liked posts on a topic this week

备选方案：直接设置 API 密钥

export APIFY_API_TOKEN="your_api_key_here"
uv run python linkedin-post-search-api-example.py

为什么使用此 LinkedIn Post Search API？

无需登录 LinkedIn 或使用 Cookie

API 只读取 LinkedIn 向未登录访客展示的内容。没有用于填写账号、密码或 li_at Cookie 的字段，因此 LinkedIn 账号不会面临风险；任何拥有免费 Apify 令牌的人都可以搜索 LinkedIn 帖子，无需账号。

经过核验的日期范围，而非猜测

postedWithin 和 startDate / endDate 范围会应用于搜索，并在交付前根据每篇帖子的自身时间戳进行核验，因此你绝不会因时间范围之外的帖子付费。LinkedIn 自带的信息流无法按日期筛选帖子；此 API 可以。

每篇帖子都包含互动数据和上下文

每行都包含回应数、评论数、已退出登录的访客可见的最多 10 条评论、帖子中标记的人物和公司、话题标签、媒体和链接，以及当匹配内容为分享时的原始帖子。

共享缓存，让监控成本更低

过去 7 天内读取过的帖子和搜索页面会在多次运行间重复利用。缓存的搜索页面免费，每日监控只需为新增页面和帖子付费。

按搜索页面和帖子付费，无启动费

每抓取一页新的搜索结果，收取一笔小额费用；每交付一篇帖子，收取一笔费用。错误行、时间范围之外的帖子和缓存页面均不收费。

使用示例

这些是 Actor 的 Examples 标签页围绕的使用场景。每个示例都提供了可直接粘贴到 Apify Console 或示例脚本中 RUN_INPUT 的现成输入。

跟踪 LinkedIn 话题标签：帖子、回应和评论

{ "keywords": ["#semiconductors"], "postedWithin": "week", "maxPostsPerKeyword": 50 }

获取本周该标签下的所有公开帖子，包含 numLikes、numComments、作者和日期。按回应数排序，分析 LinkedIn 话题标签：了解哪些帖子和作者引领了讨论。

每天监控 LinkedIn 上的品牌提及

{ "keywords": ["Your Company", "Your CEO"], "postedWithin": "day", "maxPostsPerKeyword": 100 }

按计划进行 LinkedIn 社交聆听。将其保存为任务，附加一个计划，例如 0 7 * * *，每天早上的数据集就是提及你的新公开帖子列表。

按关键词搜索 LinkedIn 帖子并导出为 CSV

{ "keywords": ["Jackson Hole Symposium"], "maxPostsPerKeyword": 50 }

每篇帖子对应一行，包含文本、authorName、authorUrl、datePosted、numLikes、numComments。本次运行的 Posts 视图可直接下载为 CSV 或 Excel 文件。

查找本周某个主题下获赞最多的 LinkedIn 帖子

{ "keywords": ["artificial intelligence"], "postedWithin": "week", "maxPostsPerKeyword": 100 }

获取某个主题下的热门帖子，可按 numLikes 排序。示例脚本中的 top 示例会输出获赞最多的五篇帖子。

按日期范围搜索与某项活动相关的 LinkedIn 帖子

{ "keywords": ["Jackson Hole Symposium"], "startDate": "2026-08-18", "endDate": "2026-08-29", "includeArticles": true }

获取时间范围内所有与某项活动相关的公开帖子和长篇文章，每篇都包含 datePosted、作者和文本。适用于事后研究，此时 LinkedIn 自带的搜索无法按日期回溯。

计划提示

任何一个输入都可以变成监控任务：将其保存为任务，附加一个计划（0 7 * * * 表示每天，0 */6 * * * 表示每六小时，0 9 * * 1 表示每周一），然后通过 Apify integrations 将每次运行的行数据发送到 Slack、Google Sheets、webhook 或数据库。

功能

核心功能

• 每次运行最多可搜索 20 个关键词、名称或 #话题标签；每项都作为精确短语在 LinkedIn 公开帖子中搜索
• 滚动时间范围（postedWithin：day、week、month、year）或自定义 startDate 和 endDate
• 通过 maxPostsPerKeyword 将数量限制在 1 到 1,000 篇以控制成本；通过 includeArticles 添加 LinkedIn 长篇文章
• 帖子和搜索页面会从共享缓存中重复利用 7 天；短时间范围会每 6 小时（day）和每天（week）刷新
• 数据集可下载为 JSON、CSV 或 Excel，并提供现成的 Posts 视图
• 可在 Claude、Cursor 和 ChatGPT 中作为 MCP 工具使用（见下方安装章节）

数据质量

• 每篇帖子的自身时间戳都会在交付前与时间范围核对；范围之外的帖子绝不会被获取或计费
• 每行都包含 matchedKeyword、searchPage 和 searchRank，方便追溯结果
• 同一篇帖子被两个关键词找到时，只会交付一次
• fromCache 和 fetchedAt 会显示某行是否来自共享缓存，以及读取时间
• 无法读取的关键词或帖子会生成包含通俗易懂原因的错误行，绝不会收费
• RUN_SUMMARY 会报告获取和缓存的页面数、交付和跳过的帖子数，以及每个关键词停止的原因

它与 LinkedIn 套件中的其他 API 相辅相成：LinkedIn Posts API 可获取某个人或公司的所有帖子；LinkedIn Profile API 可获取你找到的作者的完整个人资料（Python 示例仓库）；LinkedIn Company API 可获取发帖公司的信息（Python 示例仓库）；LinkedIn People Search API 则可按姓名、职位或公司查找人员。

覆盖范围、速度和限制

• 覆盖范围。 该 API 可查找搜索引擎从 LinkedIn 公开页面索引的帖子。无法找到私人账户的帖子；新帖子会在数小时内出现，而不是几秒内（测试中为三到四小时）。
• 速度。 一个关键词、一页结果的运行可在一分钟内完成。包含数百篇帖子的热门关键词需要几分钟，因此示例脚本会启动运行并等待，而不是使用同步端点。
• 评论。 每篇帖子最多 10 条，这是 LinkedIn 向未登录访客显示的数量。未登录访客看不到转发和分享次数。
• 不可用信息。 谁点了表情、私人帖子、LinkedIn 自身的相关性排序，以及需要登录才能使用的作者筛选条件。

定价

该 API 按事件计费：每个关键词每获取一页新结果，就计一个搜索页面事件（每页约 8 到 10 篇帖子；由共享缓存提供的页面免费）；每交付一篇帖子，就计一个抓取帖子事件。错误行、时间范围之外的帖子以及同一次运行中的重复帖子均不收费。请在 Actor 页面的 Pricing 标签页查看当前费率；此处默认的五篇帖子运行会计为一个页面加五篇帖子。你可以在 Apify Console 中设置每次运行的最高费用，也可以像示例一样，在 Python 中向 start() 传入 max_total_charge_usd。

使用示例

基本示例

示例脚本中的默认运行：

{ "keywords": ["Jackson Hole Symposium"], "maxPostsPerKeyword": 5 }

高级示例

使用自定义日期范围的两个关键词，包含文章，并使用所有输入参数：

{
  "keywords": ["Jackson Hole Symposium", "#semiconductors"],
  "startDate": "2026-08-18",
  "endDate": "2026-08-29",
  "maxPostsPerKeyword": 100,
  "includeArticles": true
}

通过 MCP 调用的 AI Agent

助手调用 API 时，请将上限设得较低，并提出一个能根据结果行回答的问题：

{ "keywords": ["#semiconductors"], "postedWithin": "day", "maxPostsPerKeyword": 20 }

“这些帖子中，哪篇获得的表情最多？作者是谁？”

输入参数

只有 keywords 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	说明
keywords	array of string	是	预填为 ["Jackson Hole Symposium"]	要查找的名称、短语、公司或 #话题标签，以普通词语形式填写。每项均按精确短语搜索。每次最多 20 项。不接受搜索运算符和引号。
postedWithin	string	否	any	仅搜索过去 day、week、month 或 year 内发布的帖子。设置了开始或结束日期时会忽略此项。
startDate	string (YYYY-MM-DD)	否	空	仅搜索在此日期（UTC）当天或之后发布的帖子。优先于 postedWithin。
endDate	string (YYYY-MM-DD)	否	空	仅搜索在此日期（UTC）当天或之前发布的帖子。
maxPostsPerKeyword	integer	否	50	为某个关键词返回指定数量的帖子后停止，范围为 1 到 1,000。
includeArticles	boolean	否	false	同时搜索长篇 LinkedIn 文章（linkedin.com/pulse）。启用后，每个关键词会执行两次搜索。

输出格式

实际运行中返回的一条帖子记录（已缩短）：

{
  "resultType": "post",
  "postId": "7363908644226125825",
  "postUrl": "https://www.linkedin.com/posts/andrew-krei-cfa_the-feds-jackson-hole-symposium-is-always-activity-7363908644226125825-w3c1",
  "postType": "repost",
  "mediaType": "image",
  "datePosted": "2025-08-20T12:23:55.561Z",
  "text": "The Fed's Jackson Hole symposium is always a big event for markets, but this week's gathering will be especially important...",
  "authorName": "Andrew Krei, CFA",
  "authorUrl": "https://www.linkedin.com/in/andrew-krei-cfa",
  "authorFollowers": 2758,
  "authorType": "Person",
  "numLikes": 58,
  "numComments": 1,
  "taggedCompanies": [{ "name": "Bloomberg News", "link": "https://www.linkedin.com/company/bloomberg-news" }],
  "summary": "Post by Andrew Krei, CFA, 58 reactions, 1 comments, posted 2025-08-20",
  "matchedKeyword": "Jackson Hole Symposium",
  "searchRank": 1,
  "searchPage": 1,
  "fromCache": false,
  "fetchedAt": "2026-10-10T14:03:22Z"
}

错误记录（不会收费）：

{
  "resultType": "error",
  "errorMessage": "Search page 2 for 'Jackson Hole Symposium' could not be fetched: the search service was busy.",
  "matchedKeyword": "Jackson Hole Symposium",
  "searchPage": 2
}

最常用的字段：

字段	记录类型	说明
resultType	全部	post 表示帖子或文章，error 表示无法读取的关键词或帖子。
postUrl、postId	帖子	帖子的公开链接及 LinkedIn 帖子 ID；这是用于跨运行去重的稳定标识。
datePosted	帖子	帖子的发布时间（ISO 8601，UTC）。
text、title	帖子	完整帖子文本及其首行。
authorName、authorUrl、authorType	帖子	发布者，以及发布者是 Person 还是 Organization。
authorHeadline、authorFollowers	帖子	LinkedIn 显示的作者简介和粉丝数。
numLikes、numComments	帖子	点赞数和评论数。
topComments	帖子	最多 10 条评论；每条包含评论者姓名、日期、文本和互动数。
mediaType、images、videos、embeddedLinks、document	帖子	帖子包含的内容：文本、图片、视频、文档或文章，以及相关媒体和链接。
taggedPeople、taggedCompanies、hashtags	帖子	帖子中的 @提及对象和话题标签。
resharedPost	帖子	被转发的原帖（若有）。
matchedKeyword、searchPage、searchRank	帖子	找到该帖子的关键词，以及其所在页面和排名。
fromCache、fetchedAt	帖子	记录是否来自共享缓存，以及读取时间。
errorMessage	错误	无法执行的操作及原因，以通俗语言说明。

每次运行的 RUN_SUMMARY 记录（键值存储）会报告 searchPagesFetched、searchPagesFromCache、postsDelivered、postsSkippedOutsideWindow 和 pagesStoppedBy。

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。它不会登录，也不会索要你的 Cookie：没有账户、密码或 li_at 会话 Cookie 的输入项。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。请求由 Apify 的服务器发出，而不是在你的浏览器中执行，因此不会与你关联；运行期间，你可以继续使用 Recruiter。

如何按关键词搜索 LinkedIn 帖子？

将关键词填入 keywords 并调用 API。系统会在公开的 LinkedIn 帖子中按精确短语匹配每个关键词，并以记录形式返回所有匹配结果，包含文本、作者、日期和互动数据。添加 postedWithin 或日期范围即可缩小搜索范围。

我可以在没有账户或登录的情况下搜索 LinkedIn 帖子吗？

可以，搜索公开帖子。LinkedIn 自带的内容搜索需要登录，因此该 API 会通过搜索引擎索引查找公开帖子，并像未登录的访客一样读取每篇帖子的公开页面。

如何进行 LinkedIn 社交聆听？

将针对品牌、产品和高管的过去一天搜索保存为任务，并设置为每天早晨运行。每次运行的数据集都是当天的提及列表；通过 Apify 集成将其发送到 Slack、电子表格或数据库。上面的「监控品牌提及」方案可作为起始输入。

如何追踪 LinkedIn 上的主题标签？

输入带有 # 的主题标签并选择时间范围。该标签下的每篇帖子都会返回互动、评论和作者信息，因此只需按 numLikes 排序即可进行 LinkedIn 主题标签分析。

我可以按日期搜索 LinkedIn 帖子吗？

可以。postedWithin 支持过去一天、一周、一个月或一年，startDate 和 endDate 则支持任意时间范围。每篇帖子的时间戳都会在返回之前与时间范围进行核对。

有用于 LinkedIn 的社交聆听 API 吗？

有，就是这个：输入关键词，获取带有作者和互动数据的公开帖子；你可以按需安排运行，也可以通过 Python、n8n、Make、Zapier 或使用 MCP 的 AI Agent 调用它。

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在 Claude Cowork 桌面应用中安装

Cowork 是桌面应用的自动化模式。要将 LinkedIn Post Search API 作为工具提供给它，请添加 Apify MCP 服务作为连接器。

1. 打开 Claude 桌面应用，然后前往 Settings → Connectors（或前往 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-post-search-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，或在连接器设置中添加 Apify API 令牌以跳过 OAuth。
4. 在 Cowork 聊天中确认工具可用，并要求它运行 LinkedIn Post Search 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 Actor 的 MCP 服务：

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

如需使用令牌而非浏览器 OAuth：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-post-search-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 Post Search 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，你可以将 Apify 添加为连接器，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（如有提示，请启用或更新）。
2. 连接时，使用 Apify API 令牌进行身份验证，并启用工具 johnvc/linkedin-post-search-api。
3. 在任意聊天中，打开 + → Connectors 并启用 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-post-search-api，并在提示时使用 OAuth。
5. 要求 Claude 运行 LinkedIn Post Search API。

在网页版打开 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-post-search-api"
    }
  }
}

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

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

3. 打开 Cursor → Settings → MCP，确认 apify 服务已连接（绿色圆点）。
4. 在 Composer 或 Chat 中，让 Cursor 调用 LinkedIn Post Search API。

刚开始使用 Cursor？请在此获取：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到 Apify MCP 服务（适用于 ChatGPT Pro、Plus、Business、Enterprise 和 Education 套餐）。

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：
   • 名称： Apify
   • MCP 服务 URL： https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/linkedin-post-search-api
   • 身份验证： OAuth
3. 点击 Create，并通过 Apify 授权连接。
4. 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

此示例代码仓库是 Alpha OSINT 的一部分。Alpha OSINT 是一套金融和运营数据源及 API 工具集。 查看 Alpha OSINT LinkedIn 地图，了解其余 LinkedIn 工具套件以及 Actors 如何串联。 如需此 Actor 的支持或有相关请求，请直接在我们的支持页面提交工单。

用心打造

使用 LinkedIn Post Search API，通过结构化结果为提及监控、话题标签分析和研究工作流提供支持。

最后更新：2026.10.20