Этот MCP предоставляет безопасную платформу для ИИ-ассистентов для выполнения действий в LinkedIn, таких как управление профилем, поиск работы, подача заявлений и создание резюме, оптимизируя процессы рекрутмента и личного брендинга.
Добавлено:
Создано:
Apr 13 2025
Этот MCP предоставляет безопасную платформу для ИИ-ассистентов для выполнения действий в LinkedIn, таких как управление профилем, поиск работы, подача заявлений и создание резюме, оптимизируя процессы рекрутмента и личного брендинга.
Добавлено:
Created by:
Apr 13 2025
Rayyan Ahmed
Рекомендуемые
Что такое LinkedIn Model Context Protocol Server?
Сервер LinkedIn MCP является комплексным решением, которое облегчает взаимодействие на основе ИИ с LinkedIn. Он поддерживает аутентификацию, управление профилем, поиск вакансий с детальными фильтрами, создание резюме и сопроводительных писем, подачу заявлений и их отслеживание. Внедряя протокол контекста модели, он обеспечивает стандартизированное JSON-RPC общение для безболезненной интеграции. Система подходит для автоматизации рекрутинговых задач, управления профессиональными профилями и помощи пользователям в поиске работы, все это через программные API-вызовы, повышая эффективность в профессиональном сетевом взаимодействии и процессах трудоустройства.
Кто будет использовать LinkedIn Model Context Protocol Server?
- HR-профессионалы
- Рекрутеры
- Соискатели
- Разработчики ИИ, интегрирующие функции LinkedIn
- Карьерные коучи
- Разработчики инструментов автоматизации
Как использовать LinkedIn Model Context Protocol Server?
- Шаг 1: Клонировать репозиторий и настроить окружение
- Шаг 2: Настроить учетные данные LinkedIn и ключи API в файле .env
- Шаг 3: Запустить сервер с помощью 'python server.py'
- Шаг 4: Отправить JSON-RPC запросы на такие действия, как вход в систему, поиск вакансий, генерация резюме
- Шаг 5: Использовать модули API для выполнения желаемых операций LinkedIn программно
Ключевые Особенности и Преимущества LinkedIn Model Context Protocol Server
Основные функции
- linkedin.login
- linkedin.logout
- linkedin.checkSession
- linkedin.getFeed
- linkedin.getProfile
- linkedin.searchJobs
- linkedin.getJobDetails
- linkedin.getRecommendedJobs
- linkedin.generateResume
- linkedin.generateCoverLetter
- linkedin.tailorResume
- linkedin.applyToJob
- linkedin.getApplicationStatus
- linkedin.getSavedJobs
- linkedin.saveJob
Преимущества
- Автоматизация профессиональных сетевых задач
- Повышение эффективности в поиске работы и процессе подачи заявлений
- Предоставление стандартизированного и безопасного API для взаимодействий с LinkedIn
- Поддержка создания персонализированных резюме и сопроводительных писем
- Облегчение программного управления профилями LinkedIn и деятельностью
Основные Сценарии Использования и Приложения LinkedIn Model Context Protocol Server
- Автоматизация поиска вакансий с пользовательскими фильтрами
- Генерация адаптированных резюме и сопроводительных писем для заявлений
- Эффективное управление несколькими заявками
- Извлечение и обновление информации профиля
- Отслеживание статусов заявок через API
Часто Задаваемые Вопросы о LinkedIn Model Context Protocol Server
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.