LinkedIn API 統合用の強力なモデルコンテキストプロトコルサーバー

参照

MCPのリンク Server は、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を介して、LinkedIn API をAI アシスタントに提供します。 この TypeScript サーバーは、AI エージェントが LinkedIn のデータ、検索プロファイル、ジョブの検索、メッセージの送信などと連携できるようにします。

MCP (Model Context Protocol) は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。AI アプリケーション用の USB-C ポートとして、モデルを外部のデータソースやツールに接続します。

✨ 機能

は、LinkedIn API ツール

• プロファイル検索 - リンクを見つける 高度なフィルタでプロファイル
• プロファイル検索 - LinkedInプロファイルに関する詳細情報を入手
• Job Search - カスタマイズした基準での仕事の機会を発見
• メッセージ - LinkedIn接続にメッセージを送信する
• ネットワーク統計 - アクセス接続統計と分析

• TypeScript - タイプ安全および開発者の経験のための現代TypeScriptと造られる -Dependency Injection - TSyringeを使用して、テスト可能なアーキテクチャ

🌐 LinkedIn MCP Server

A powerful Model Context Protocol server for LinkedIn API integration

📋 Overview

LinkedIn MCP Server brings the power of the LinkedIn API to your AI assistants through the Model Context Protocol (MCP). This TypeScript server empowers AI agents to interact with LinkedIn data, search profiles, find jobs, and even send messages.

MCP (Model Context Protocol) is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs - think of it as a USB-C port for AI applications, connecting models to external data sources and tools.

✨ Features

🔍 LinkedIn API Tools

• Profile Search - Find LinkedIn profiles with advanced filters
• Profile Retrieval - Get detailed information about LinkedIn profiles
• Job Search - Discover job opportunities with customized criteria
• Messaging - Send messages to LinkedIn connections
• Network Stats - Access connection statistics and analytics

🛠️ Technical Highlights

• TypeScript - Built with modern TypeScript for type safety and developer experience
• Dependency Injection - Uses TSyringe for clean, testable architecture
• Structured Logging - Comprehensive logging with Pino for better observability
• MCP Integration - Implements the Model Context Protocol for seamless AI assistant connectivity
• REST Client - Axios-powered API client with automatic token management

🚀 Development

Prerequisites

• Node.js 20+
• npm/yarn

Setup

# Install dependencies
npm install

# Run the development server
npm run start:dev

# Build the server
npm run build

📦 Installation

To use with Claude Desktop or other MCP-compatible AI assistants:

Configuration

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "linkedin-mcp-server": {
      "command": "/path/to/linkedin-mcp-server/build/index.js"
    }
  }
}

🔧 Debugging

MCP servers communicate over stdio which can make debugging challenging. Use the integrated MCP Inspector:

# Debug with MCP Inspector
npm run inspector

The Inspector provides a browser-based interface for monitoring requests and responses.

🔒 Security

This server handles sensitive LinkedIn authentication credentials. Review the token management system to ensure it meets your security requirements.

📜 License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.