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LinkedIn自动化工具

一个提供LinkedIn自动化功能的FastMCP服务器，包括职位搜索和动态监控功能。

  • by harsha148
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 harsha148/linkedin-mcp

使用说明

LinkedIn MCP服务器

FastMCP服务器，为LinkedIn自动化提供工具，包括求职和提要监控功能。

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • Docker（可选，用于容器化部署）
  • LinkedIn帐户凭据

环境设置

  1. 创建并激活虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
  1. 设置环境变量：
export LINKEDIN_EMAIL="your-email@example.com"
export LINKEDIN_PASSWORD="your-password"

运行服务器

地方发展

  1. 启动MCP服务器：
python main.py

服务器将于启动 http://localhost:8000 SSE运输。

Docker部署

  1. 构建Docker镜像：
docker build -t linkedin-mcp .
  1. 运行容器：
docker run -p 8000:8000 \
  -e LINKEDIN_EMAIL="your-email@example.com" \
  -e LINKEDIN_PASSWORD="your-password" \
  linkedin-mcp

测试服务器

使用客户端脚本

  1. 测试求职功能：
python client.py
  1. 试验饲料监测：
# Basic usage (fetches 5 posts by default)
python client_feed.py "Python"

# Specify number of posts to fetch
python client_feed.py "Machine Learning" --max-posts 10

可用工具

1.登录工具

@mcp.tool()
async def login() -> Dict[str, str]

使用环境变量中的凭据通过LinkedIn进行身份验证。

  • 返回：包含登录状态和消息的字典
  • 需要：LINKEDIN_EMAIL和LINKEDIN_PASSWORD环境变量

2.搜索工作工具

@mcp.tool()
async def search_jobs(query: str, location: str, max_jobs: int = 3) -> List[Dict[str, str]]

使用增强的数据提取功能搜索LinkedIn职位。

  • 参数：
    • query：职位搜索关键字
    • 位置：要搜索的位置
    • max_jobs：返回工作的最大数量（默认：3）
  • 返回：工作详细信息列表，包括职位、公司、地点和描述

3.获取馈送工具

@mcp.tool()
async def fetch_feed(topic: str, max_posts: int = 5) -> List[str]

删除最近与特定主题相关的LinkedIn feed帖子。

  • 参数：
    • 主题：在订阅源帖子中搜索的主题
    • max_posts：返回的最大帖子数（默认值：5）
  • 返回：与主题匹配的帖子内容列表

错误处理

该服务器包括全面的错误处理功能，用于：

  • 身份验证失败
  • 网络问题
  • 页面加载超时
  • 内容提取错误

安全说明

  1. 永远不要将您的LinkedIn凭据提交给版本控制
  2. 对敏感信息使用环境变量
  3. 服务器使用安全存储进行身份验证状态
  4. 所有工具在使用前都需要身份验证

故障排除

  1. 如果登录失败：

    • 验证您的凭据
    • 检查LinkedIn是否阻止自动访问
    • 尝试清除storage.json文件

  2. 如果获取提要失败：

    • 确保您已正确通过身份验证
    • 查看feed_debug.png屏幕截图进行可视化调试
    • 验证您的网络连接

  3. 如果求职失败：

    • 验证搜索参数
    • 检查位置是否有效
    • 确保您已正确通过身份验证

贡献

请随时提交问题和增强请求！

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