关于 MCP Server for LinkedIn
MCP Server for LinkedIn 是一个 MCP 服务，用于通过非官方 LinkedIn API 访问个人资料、职位搜索、动态和简历信息。适合希望在 AI 对话中处理求职相关任务的用户。
主要功能
- 01个人资料获取
- 02多参数职位搜索
- 03动态帖子分页获取
- 04PDF 简历解析
适用场景
- 01通过对话搜索符合条件的职位
- 02从 PDF 简历中提取技能与工作经历
- 03查看 LinkedIn 动态中的最新帖子
MCP 相关
该项目是一个 MCP 服务，通过工具函数向 MCP 客户端暴露 LinkedIn 的资料、职位与动态查询能力。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
LinkedIn MCP 服务
一个用于 LinkedIn 的模型上下文协议（MCP）服务，可顺畅地申请职位并搜索动态。
该服务使用非官方的 LinkedIn API 文档 调用客户端凭据。
功能
-
资料检索
使用
get_profile()函数获取用户资料 提取name、headline和current position等关键信息 -
职位搜索
- 支持多个参数的高级职位搜索：
- 关键词
- 地点
- 经验级别
- 职位类型（全职、合同、兼职）
- 远程工作选项
- 发布日期
- 所需技能
- 可自定义搜索数量上限
- 动态帖子
- 使用
get_feed_posts()获取 LinkedIn 动态帖子 - 可配置用于分页的数量上限和偏移量
- 简历分析
- 解析并提取
resumes (PDF format)中的信息 - 提取的数据包括：
- 姓名
- 电子邮件
- 电话号码
- 技能
- 工作经历
- 教育经历
- 语言
配置
克隆仓库后，相应调整 <LOCAL_PATH>
{
"linkedin":{
"command":"uv",
"args": [
"--directory",
"<LOCAL_PATH>",
"run",
"linkedin.py"
]
}
}
使用方法
我一直使用 MCP-client 进行测试，并发现它最适合测试你的 MCP-Servers。
评论
支持 Markdown
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。