🚀 领英模型上下文协议（MCP）服务器
一个功能强大的领英交互模型上下文协议服务器，它能让AI助手搜索职位、生成简历和求职信，还能管理职位申请，为用户在领英平台的求职交互提供便利。
🚀 快速开始
本服务器允许AI助手通过标准化JSON - RPC风格请求与领英交互。要使用该服务器，你需要完成安装和配置步骤，之后就可以启动服务器并发送请求进行交互。
✨ 主要特性
- 身份验证：具备安全的领英身份验证及会话管理功能，保障用户信息安全。
- 个人资料管理：可访问并更新领英个人资料信息，方便用户随时维护自身资料。
- 职位搜索：提供带有灵活过滤选项的职位搜索，满足不同用户的多样化搜索需求。
- 简历生成：能从领英个人资料生成定制化简历，节省用户制作简历的时间。
- 求职信生成：可为特定工作生成量身定制的求职信，提高求职成功率。
- 职位申请：支持提交和跟踪职位申请，让用户随时了解申请进度。
📦 安装指南
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp
# 创建并激活虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在Windows上：venv\Scripts\activate
# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt
📚 详细文档
架构
该项目实现了模型上下文协议（MCP）规范，允许AI助手通过标准化JSON - RPC风格请求与领英交互。
组件:
- MCP处理器：负责将请求路由到适当的处理程序。
- API模块：是专门用于领英交互的模块，涵盖认证、搜索职位、个人资料等功能。
- 核心协议：定义了请求/响应结构和数据模型。
- 工具类：包含配置管理和辅助函数。
配置
在项目根目录创建一个.env文件，包含以下变量：
# 领英凭证
LINKEDIN_USERNAME=your_email@example.com
LINKEDIN_PASSWORD=your_password
# API设置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
SESSION_DIR=sessions
DATA_DIR=data
项目结构
linkedin-mcp/
├── README.md # 项目文档
├── requirements.txt # 依赖管理
├── server.py # 服务器入口
├── config.py # 配置管理
├── utils/ # 工具类
│ └── request_handler.py # 请求处理程序
├── handlers/ # 各种处理器
│ ├── auth_handler.py # 身份验证处理器
│ └── job_handler.py # 职位处理器
└── templates/ # 模板文件
├── cover_letter/
│ └── standard.html # 标准求职信模板
└── resume/
└── standard.html # 标准简历模板
💻 使用示例
启动服务器
python server.py
示例MCP请求
基础用法
身份验证示例：
{
"id": "123",
"method": "linkedin.auth.login",
"params": {
"username": "your_username",
"password": "your_password"
},
"jsonrpc": "2.0"
}
高级用法
搜索职位示例：
{
"id": "456",
"method": "linkedin.job.search",
"params": {
"keywords": "数据分析师",
"location": "北京"
},
"jsonrpc": "2.0"
}
运行测试
pytest
📄 许可证
本项目根据MIT许可证授权，具体细节请参阅LICENSE文件。
👏 鸣谢
- 领英API文档
- 模型上下文协议规范