linkedin-mcp-server

让 AI 直接读取 LinkedIn 数据,自动搞定求职与人脉调研

这是一个开源的 LinkedIn MCP 服务器,为 Claude 及其他兼容 MCP 协议的 AI 助手提供 LinkedIn 数据访问能力。它解决了 AI 无法直接读取 LinkedIn 个人资料、公司信息、职位和消息的问题,通过标准化的 MCP 接口,让 AI 能安全地获取这些数据。核心能力包括:支持读取个人资料、搜索公司、浏览职位列表、读取消息等,并支持多种认证方式(如访问令牌或 OAuth)。项目用 Python 编写,易于部署,可集成到 Claude Desktop、ChatGPT 等桌面应用或自定义智能体中,帮助用户自动化求职、人脉管理或市场调研等场景。

开源 free 智能体
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GitHub 星标 ★ 3599
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队stickerdaniel
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,anthropic,chatgpt,chatgpt-desktop,claude,claude-ai,claude-code,claude-desktop,desktop-extension,dxt,linkedin,linkedin-api,linkedin-mcp,linkedin-profile-scraper,linkedin-scraper,mcp,mcp-server,model-context-protocol,python
GitHub 星标★ 3599
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-04-13 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • 已安装 uv(uvx 随 uv 一起提供,README 要求先安装 uv)
  • 一个支持 MCP 的客户端,如 Claude Desktop 等
  • 可正常访问 LinkedIn 的网络环境,以及可登录的 LinkedIn 账号
  • 若复用已有会话:本机已登录 LinkedIn 的 Chrome/Chromium/Brave/Edge/Arc/Vivaldi/Helium/Yandex/Wh

安装与启动步骤

  1. 1安装 uv

    按 uv 官方安装文档安装 uv,安装后即拥有 uvx 命令,用于运行本项目,无需手动建虚拟环境。

  2. 2写入客户端配置

    在 MCP 客户端配置文件中加入 mcpServers 段,用 uvx 拉起 mcp-server-linkedin 最新版并放宽下载超时。

    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-linkedin": {
          "command": "uvx",
          "args": ["mcp-server-linkedin@latest"],
          "env": { "UV_HTTP_TIMEOUT": "300" }
        }
      }
    }
  3. 3首次登录 LinkedIn

    首次调用需要认证的工具时,服务器会打开浏览器登录窗口;也可用此命令显式登录并保存会话。

    uvx mcp-server-linkedin@latest --login
  4. 4复用浏览器会话

    若本机浏览器已登录 LinkedIn,可跳过手动登录直接复用会话;不带参数时自动挑选最近使用且已登录的浏览器。

    uvx mcp-server-linkedin@latest --import-from-browser chrome
  5. 5调试与日志排查

    遇到问题时用 DEBUG 级别日志启动,查看浏览器与工具调用细节,便于定位登录或抓取失败原因。

    uvx mcp-server-linkedin@latest --log-level DEBUG
  6. 6HTTP 模式启动

    面向 Web 类 MCP 客户端时改用 streamable-http 传输,指定监听地址、端口与路径,默认则是 stdio。

    uvx mcp-server-linkedin@latest --transport streamable-http --host 127.0.0.1 --port 8080 --path /mcp
  7. 7退出并清理会话

    清除已保存的登录会话,轮换或清空会话时会删除浏览器 profile 目录及其父目录中的 Cookie。

    uvx mcp-server-linkedin@latest --logout

关键配置

配置项必填说明示例
UV_HTTP_TIMEOUT是uvx 下载包的超时时间(秒),首次拉取较慢时放宽300
--transport否传输模式,默认 stdio,可选 streamable-httpstreamable-http
--host / --port / --path否HTTP 服务的监听地址、端口与路径127.0.0.1 / 8080 / /mcp
--tool-timeout否单次工具调用超时秒数,默认 180,慢网络或重型抓取可调大300
--user-data-dir否浏览器 profile 目录,默认 ~/.linkedin-mcp/profile/your/path/profile
--proxy-server否浏览器走代理,格式 scheme://host:port,须在 --login 前设置http://127.0.0.1:7890

如何确认成功

首次调用工具时会弹出 LinkedIn 登录窗口,登录完成后工具能返回数据;运行日志由 FastMCP/Uvicorn 输出。

常见问题

Q:工具调用提示 setup/authentication-in-progress 错误?

A:这是正常的:浏览器还在后台准备或登录尚未完成。等待其结束后重试;也可先执行 uvx mcp-server-linkedin@latest --login 显式创建会话。

Q:同时开着多个 MCP 客户端会冲突吗?

A:每个客户端会各起一个服务器进程,工具调用会串行化以保护共享的 LinkedIn 浏览器会话;可用 --browser-wait、--browser-min-hold 调整交接等待时间。

Q:如何不手动登录就复用现有会话?

A:用 --import-from-browser 指定浏览器(或留空自动选择)。该自动导入在 Docker、代理后或非回环 HTTP 绑定下会被跳过,macOS 上可能弹出一次钥匙串授权。

Q:抓取很慢或总是超时怎么办?

A:调大 --tool-timeout(以及必要时 --timeout)以适应慢网络、冷启动浏览器或重型抓取;排查时加 --log-level DEBUG 看详细日志。

Q:清除会话会影响什么?

A:--logout 会清理保存的会话,并删除 --user-data-dir 指定的 profile 目录及其父目录,其中包含 Cookies 与派生出的 profile 数据,请勿把重要文件放在该父目录。

注意事项

  • 首次工具调用可能先返回设置/认证进行中的提示,等待浏览器准备或登录完成即可正常使用。
  • 配置里的 @latest 会开启自动更新,能跟上 LinkedIn 页面结构变化;若由 AI 智能体代改配置,建议先向用户确认。
  • 命令行选项很多,但绝大多数有默认值:默认 stdio、127.0.0.1:8000、路径 /mcp、页面超时 5000ms、工具调用 180s。
  • 使用代理必须在执行 --login 之前设置好 --proxy-server,否则登录与后续抓取可能失败。

核心亮点

  • 原生支持 MCP 协议,可无缝接入 Claude、ChatGPT 等主流 AI 工具
  • 覆盖个人资料、公司、职位、消息四大核心数据,功能全面
  • 提供多种认证方式,支持 OAuth 和访问令牌,安全灵活

不足之处

  • 依赖 LinkedIn 官方 API 的访问权限,个人开发者可能受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 求职者用 AI 自动搜索职位并分析公司背景
  • HR 或猎头通过 AI 批量查看候选人资料
  • 销售人员用 AI 获取潜在客户的公司和联系人信息

替代项目

mcp-linkedin、linkedin-api、python-linkedin-v2

项目介绍

linkedin-mcp-server 是智能体领域的开源项目,由 stickerdaniel 开发,2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,599)位列前 30%,在智能体分类的 2,517 个项目里位列前 12%。

近 42 天,它的 GitHub 星标从 3,098 增加到 3,599,净增 501。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0 许可证,可免费自行部署使用。

它主要面向的使用场景是:求职者用AI自动搜索职位并分析公司背景。同类可对比的替代方案包括 mcp-linkedin、linkedin-api、python-linkedin-v2。

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