LinkedIn Profile Scraper

Servidor MCP de LinkedIn Profile Scraper

Este servidor MCP utiliza la API de Fresh LinkedIn Profile Data para obtener información de perfiles de LinkedIn. Está implementado como un servidor de protocolo de contexto de modelo (MCP) y expone una única herramienta, get_profile, que acepta una URL de perfil de LinkedIn y devuelve los datos del perfil en formato JSON.

Características

• Obtener datos del perfil: Recupera información del perfil de LinkedIn, incluidas habilidades y otras configuraciones (con la mayoría de los detalles adicionales deshabilitados).
• Solicitudes HTTP asíncronas: Utiliza httpx para llamadas API no bloqueantes.
• Configuración basada en entorno: Lee el RAPIDAPI_KEY de tus variables de entorno usando dotenv.

Requisitos previos

• Python 3.7+ – Asegúrate de usar Python versión 3.7 o superior.
• Framework MCP: Asegúrate de que el framework MCP esté instalado.
• Bibliotecas requeridas: Instala httpx, python-dotenv y otras dependencias.
• RAPIDAPI_KEY: Obtén una clave de API de RapidAPI y agrégala a un archivo .env en el directorio de tu proyecto (o configúrala en tu entorno).

Instalación

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/AIAnytime/Awesome-MCP-Server
   cd linkedin_profile_scraper
   

2. Instalar dependencias:

   uv add mcp[cli] httpx requests
   

3. Configurar variables de entorno:

   Crea un archivo .env en el directorio del proyecto con el siguiente contenido:

   RAPIDAPI_KEY=your_rapidapi_key_here
   

Ejecutar el servidor

Para ejecutar el servidor MCP, ejecuta:

uv run linkedin.py

El servidor se iniciará y escuchará las solicitudes entrantes a través de E/S estándar.

Configuración del cliente MCP

Para conectar tu cliente MCP a este servidor, agrega la siguiente configuración a tu config.json. Ajusta las rutas según sea necesario para tu entorno:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin_profile_scraper": {
      "command": "C:/Users/aiany/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:/Users/aiany/OneDrive/Desktop/YT Video/linkedin-mcp/project",
        "run",
        "linkedin.py"
      ]
    }
  }
}

Resumen del código

• Configuración del entorno: El servidor usa dotenv para cargar el RAPIDAPI_KEY necesario para autenticarse con la API de Fresh LinkedIn Profile Data.
• Llamada a la API: La función asíncrona get_linkedin_data realiza una solicitud GET a la API con los parámetros de consulta especificados.
• Herramienta MCP: La herramienta get_profile envuelve la llamada a la API y devuelve datos JSON formateados, o un mensaje de error si la llamada falla.
• Ejecución del servidor: El servidor MCP se ejecuta con el transporte stdio.

Solución de problemas

• Falta RAPIDAPI_KEY: Si la clave no está configurada, el servidor lanzará un ValueError. Asegúrate de que la clave esté agregada a tu archivo .env o configurada en tu entorno.
• Errores de API: Si la solicitud a la API falla, la herramienta devolverá un mensaje indicando que no se pudieron obtener los datos del perfil.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.