🚀 LinkedIn 工作 MCP 服务器

这是一个模型上下文协议（MCP）服务器，可借助 RapidAPI 的 LinkedIn 数据 API 来搜索和检索 LinkedIn 职位发布，有效拓展信息获取途径。

🚀 快速开始

本服务器基于模型上下文协议（MCP），借助 RapidAPI 的 LinkedIn 数据 API，实现对 LinkedIn 职位发布的搜索与检索。若你想使用该服务器，可按如下步骤操作。

安装

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/yourusername/linkedin-jobs-mcp.git
cd linkedin-jobs-mcp

2. 安装所需的包：

pip install -r requirements.txt

3. 在项目根目录中创建一个 .env 文件，并添加您的 RapidAPI 密钥：

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

运行 MCP 服务器

python main.py

这将启动使用 stdio 传输的 MCP 服务器，适用于通过 Claude Desktop 应用程序与 Claude 集成。

配置 Claude Desktop

要将此 MCP 服务器与 Claude Desktop 一起使用，请在 claude_desktop_config.json 中添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-linkedin": {
            "command": "/path/to/python",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/linkedin-jobs-mcp",
                "run",
                "main.py"
            ]
        }
    }
}

示例配置：

{
    "mcpServers": {
        "documentation": {
            "command": "/Users/Rom/.local/bin/uv",
            "args": [
            "--directory",
            "/Users/Rom/Documents/personal_projects/documentation",
            "run",
            "main.py"
            ]
        }
    }
}

✨ 主要特性

• 支持使用关键字搜索 LinkedIn 职位发布。
• 可按位置过滤职位。
• 能获取特定职位发布的详细信息。
• 具备通过关键字查找 LinkedIn 地点 ID 的位置搜索功能。

📦 安装指南

环境要求

• Python 3.8+
• 具备 LinkedIn 数据 API 访问权限的 RapidAPI 密钥
• 必需的 Python 包（参见 requirements.txt）

安装步骤

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/yourusername/linkedin-jobs-mcp.git
cd linkedin-jobs-mcp

2. 安装所需的包：

pip install -r requirements.txt

3. 在项目根目录中创建一个 .env 文件，并添加您的 RapidAPI 密钥：

RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here

💻 使用示例

基础用法

运行 MCP 服务器

python main.py

此命令将启动使用 stdio 传输的 MCP 服务器，适用于通过 Claude Desktop 应用程序与 Claude 集成。

配置 Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 中添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "mcp-linkedin": {
            "command": "/path/to/python",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/linkedin-jobs-mcp",
                "run",
                "main.py"
            ]
        }
    }
}

高级用法

与 Claude 交互示例

一旦您的 MCP 服务器通过 Claude Desktop 配置完成，您可以如下方式与其交互：

在 LinkedIn 上查找编程相关的职位。

Claude 回应：

{
    "jobs": [
        {
            "title": "高级软件工程师",
            "company": "Tech Corp",
            "location": "美国加利福尼亚州帕洛阿尔托",
            "salary": "$120,000 - $150,000",
            "description": "我们正在寻找一名经验丰富的软件工程师，加入我们的团队..."
        },
        {
            "title": "前端开发人员",
            "company": "Web Solutions Inc.",
            "location": "英国伦敦",
            "salary": "£60,000 - £80,000",
            "description": "我们正在寻找一名熟练的前端开发者，帮助我们构建..."
        },
        // 更多职位...
    ]
}

可用工具

MCP 服务器提供以下工具：

1. search_jobs(keywords, limit=10, location='Israel', format_output=True) - 在指定位置搜索匹配关键字的职位。
2. get_job_details(job_id) - 获取特定职位发布的详细信息。
3. search_locations(keyword) - 按关键字搜索 LinkedIn 地点 ID。

📚 详细文档

什么是 MCP？

模型上下文协议（MCP）是由 Anthropic 开发的一个框架，允许像 Claude 这样的 AI 模型与外部工具和 API 交互。MCP 使 Claude 能够执行代码、访问数据库、从互联网获取信息等，显著扩展了其训练数据之外的功能。

MCP 通过定义一组工具来实现，这些工具可以通过标准化协议被 Claude 调用。当 Claude 需要需要外部访问的信息时，它可以调用这些工具，这些工具执行必要的操作并将结果返回给 Claude。这使得 Claude 能够提供更准确、更及时且上下文相关性强的响应。

了解更多关于 MCP 的信息，请参考 Anthropic 的公告。

依赖信息

• 框架：Anthropic 的 MCP
• 数据 API：RapidAPI

📄 许可证

项目在 MIT License 下许可。

贡献

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