sharan-kumar-r/custom-mcp-server

Social Media Scraper — пользовательский MCP-сервер

Комплексный сервер Model Context Protocol (MCP), предоставляющий возможности скрапинга из социальных сетей для поиска LinkedIn, Facebook, Instagram и Google.

Что такое MCP?

Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, который позволяет ассистентам ИИ безопасно подключаться к внешним источникам данных и инструментам. MCP-серверы выступают мостами между моделями ИИ и различными сервисами, предоставляя расширенные возможности, такие как доступ к данным в реальном времени, интеграции API и выполнение пользовательских инструментов.

Особенности

Этот сервер предоставляет следующие инструменты для использования ИИ-ассистентом:

• Скрейпинг профиля LinkedIn: Извлечение личных и корпоративных данных профилей
• Скрейпинг профиля в Facebook: Получить информацию о публичном профиле
• Instagram Profile Scraping: Получите данные профиля и базовую информацию
• Google Search: Выполнять веб-поиск с помощью Google Serper API

Установка

Шаг 1: Добавление MCP в ваш проект на Python

Мы рекомендуем использовать UV для управления вашими проектами на Python.

Если вы ещё не создали проект с управлением UV, создайте один:

Шаг 2: Установка зависимостей MCP

Затем добавьте MCP в зависимости проекта:

Social Media Scraper - Custom MCP Server

A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that provides social media scraping capabilities for LinkedIn, Facebook, Instagram, and Google search functionality.

What is MCP?

Model Context Protocol (MCP) is an open standard that enables AI assistants to securely connect with external data sources and tools. MCP servers act as bridges between AI models and various services, allowing for enhanced capabilities like real-time data access, API integrations, and custom tool execution.

Features

This server exposes the following tools for an AI assistant to use:

• LinkedIn Profile Scraping: Extract personal and company profile data
• Facebook Profile Scraping: Fetch public profile information
• Instagram Profile Scraping: Get profile data and basic information
• Google Search: Perform web searches using Google Serper API

Installation

Step 1: Adding MCP to your Python project

We recommend using uv to manage your Python projects.

If you haven’t created a uv-managed project yet, create one:

uv init custom-mcp-server
cd custom-mcp-server

Step 2: Install MCP Dependencies

Then add MCP to your project dependencies:

uv add "mcp[cli]"

This will auto-generate files and folders similar to the project structure mentioned below, also create a .env file to securely store the API keys.

Step 3: Add Project Code

In the files generated look for main.py and copy paste the code given in main.py (repo).

Step 4: Install Additional Dependencies

uv add httpx python-dotenv fastmcp

Environment Configuration

Step 1: API Keys Setup

1. RapidAPI Key:
   • Sign up at RapidAPI
   • Subscribe to the following APIs (Most Important):
     • Fresh LinkedIn Profile Data
     • Facebook Scraper3
     • Instagram Scraper Stable API