LinkedIn MCP
LinkedIn MCP ist ein Model Context Protocol-Server, der es KI-Assistenten wie Claude ermöglicht, mit LinkedIn-Konten für automatisierte Profilanalyse, Jobsuche, Nachrichtenübermittlung und Datenerfassung über eine sichere Cloud-Browser-Schnittstelle zu interagieren.
https://linkedapi.io/mcp?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Sep 9, 2025
Was ist LinkedIn MCP
LinkedIn MCP (Model Context Protocol) dient als standardisierte Brücke zwischen KI-Assistenten und der LinkedIn-Plattform und ermöglicht die nahtlose Integration von LinkedIn-Funktionen mit KI-Funktionen. Es wurde entwickelt, um KI-Assistenten einen kontrollierten Zugriff auf LinkedIn-Funktionen zu ermöglichen, sodass sie Aufgaben wie Profilsuche, Datenanalyse und automatisierte Kommunikation ausführen können, während gleichzeitig die Sicherheit und die Einhaltung der LinkedIn-Richtlinien gewährleistet werden. Das System arbeitet über eine Cloud-Browser-Infrastruktur, die LinkedIn-Interaktionen sicher verwaltet, ohne Benutzerkonten zu gefährden.
Hauptfunktionen von LinkedIn MCP
LinkedIn MCP (Model Context Protocol) ist eine standardisierte Serverschnittstelle, die es KI-Assistenten wie Claude ermöglicht, über sichere Cloud-Browser mit LinkedIn-Konten zu interagieren. Es bietet automatisierte Funktionen für Profilverwaltung, Datenextraktion, Nachrichtenübermittlung und Analysen, während gleichzeitig die Sicherheit und Compliance mit den Richtlinien von LinkedIn gewährleistet werden.
Cloud-Browser-Integration: Jedes LinkedIn-Konto erhält eine dedizierte Cloud-Browser-Instanz, wodurch Interaktionen wie eine natürliche Gerätenutzung erscheinen und gleichzeitig die Sicherheit gewährleistet wird
Standardisierter API-Zugriff: Bietet eine einheitliche Schnittstelle für KI-Assistenten, um über das MCP-Protokoll auf LinkedIn-Daten und -Funktionen zuzugreifen
Automatisierte Profiloperationen: Ermöglicht die automatisierte Profilsuche, Datenextraktion, Nachrichtenübermittlung und Interaktion unter Einhaltung der Ratenbegrenzungen von LinkedIn
Echtzeit-Datenanalyse: Bietet Tools zum Sammeln und Analysieren von Unternehmensdaten, Mitarbeiterinformationen und Branchentrends in Echtzeit
Anwendungsfälle von LinkedIn MCP
Vertriebsautomatisierung: Finden und qualifizieren Sie Leads, analysieren Sie Interessentenprofile und erstellen Sie personalisierte Outreach-Kampagnen mit KI-gestützten Erkenntnissen
Rekrutierung: Suchen Sie nach Kandidaten mit spezifischen Fähigkeiten, überprüfen Sie die Erfahrung und automatisieren Sie die erste Kontaktaufnahme, während Sie die persönliche Note beibehalten
Marktforschung: Sammeln Sie Wettbewerbsinformationen und Brancheneinblicke, indem Sie Unternehmensprofile, Mitarbeiterdaten und Marktaktivitäten analysieren
Konversationsmanagement: KI-Unterstützung beim Lesen bestehender Konversationen und Vorschlagen von kontextuell passenden Antworten für eine natürliche Kommunikation
Vorteile
Nahtlose Integration mit mehreren KI-Assistenten
Sichere und konforme Automatisierung durch dedizierte Cloud-Browser
Umfassendes Toolkit für verschiedene professionelle Netzwerkaufgaben
Nachteile
Erfordert eine ordnungsgemäße Konfiguration und Einrichtung
Kann Einschränkungen basierend auf den API-Beschränkungen von LinkedIn aufweisen
Hängt für den Betrieb von KI-Assistenten von Drittanbietern ab
Wie verwendet man LinkedIn MCP
MCP-Server installieren: Wählen und installieren Sie einen der verfügbaren LinkedIn MCP-Server wie linkedapi-mcp, linkedin-mcp-server oder andere Implementierungen aus GitHub-Repositories
Authentifizierung konfigurieren: Richten Sie die Authentifizierung ein, indem Sie entweder LinkedIn-Anmeldeinformationen (E-Mail/Passwort) oder den LinkedIn-Cookie-Wert in der MCP-Serverkonfigurationsdatei angeben
MCP-Client einrichten: Konfigurieren Sie einen MCP-kompatiblen Client wie Claude Desktop, VS Code, Cursor usw., indem Sie die LinkedIn MCP-Serverdetails zur Konfigurationsdatei des Clients hinzufügen (normalerweise im JSON-Format)
Umgebungsvariablen konfigurieren: Legen Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen wie LINKEDIN_EMAIL, LINKEDIN_PASSWORD, LINKEDIN_COOKIE oder LINKEDIN_CLIENT_ID/SECRET fest, abhängig von der Authentifizierungsmethode
MCP-Server starten: Starten Sie den MCP-Server mit dem in Ihrer Konfiguration angegebenen Befehl (z. B. über npm start, Python-Skript oder Docker Run)
KI-Assistent verbinden: Verbinden Sie Ihren KI-Assistenten (wie Claude) mit dem laufenden MCP-Server, um LinkedIn-Interaktionen über natürliche Sprache zu ermöglichen
Grundfunktionen testen: Testen Sie Grundfunktionen wie Profilsuchen, Jobsuche oder Unternehmensrecherchen, um zu überprüfen, ob die Einrichtung korrekt funktioniert
Erweiterte Funktionen aktivieren: Konfigurieren Sie zusätzliche Funktionen wie automatisierte Nachrichten, Profilanalyse oder Marktforschungsfunktionen basierend auf Ihrem Anwendungsfall
Nutzung überwachen: Verwenden Sie den MCP Inspector oder Protokollierungstools, um Anfragen zu überwachen und sicherzustellen, dass die LinkedIn-Ratenbegrenzungen und Nutzungsrichtlinien eingehalten werden
LinkedIn MCP FAQs
LinkedIn MCP (Model Context Protocol) ist ein Server, der LinkedIn-Konten mit KI-Assistenten wie Claude, Cursor und VS Code verbindet, sodass diese über einen Cloud-Browser mit LinkedIn interagieren können, um Aufgaben wie Profilsuche, Nachrichtenübermittlung und Datenanalyse durchzuführen.
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