這個MCP提供了一個安全的平台，讓AI助手執行LinkedIn的動作，如個人資料管理、工作搜尋、申請和履歷創建，從而簡化招聘和個人品牌塑造的過程。
新增日期：
創建者：
Apr 13 2025
這個MCP提供了一個安全的平台，讓AI助手執行LinkedIn的動作，如個人資料管理、工作搜尋、申請和履歷創建，從而簡化招聘和個人品牌塑造的過程。
新增日期：
Created by:
Apr 13 2025
Rayyan Ahmed
精選
LinkedIn Model Context Protocol Server 是什麼？
LinkedIn MCP伺服器是一個綜合解決方案，促進AI驅動的LinkedIn交互。它支持身分驗證、個人資料管理、使用詳細篩選的工作搜尋、履歷和求職信生成、工作申請提交和追蹤。通過實施模型上下文協議，它確保了標準化的JSON-RPC通訊，以實現無縫整合。該系統適用於自動化招聘任務、管理專業個人資料以及協助用戶求職，所有操作都通過編程API調用，從而提高專業網絡和就業過程的效率。
誰會使用 LinkedIn Model Context Protocol Server？
- 人力資源專業人士
- 招聘者
- 求職者
- 整合LinkedIn功能的AI開發者
- 職業教練
- 自動化工具開發者
如何使用 LinkedIn Model Context Protocol Server？
- 步驟1：克隆倉庫並設置環境
- 步驟2：在.env文件中配置LinkedIn憑證和API密鑰
- 步驟3：使用'python server.py'運行伺服器
- 步驟4：發送JSON-RPC請求，執行登錄、工作搜尋、履歷生成等動作
- 步驟5：使用API模塊以編程方式執行所需的LinkedIn操作
LinkedIn Model Context Protocol Server 的核心特徵與益處
主要功能
- 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
優點
- 自動化專業網絡任務
- 提高求職和應用程序過程的效率
- 提供標準化和安全的LinkedIn互動API
- 支持個性化的履歷和求職信創建
- 促進LinkedIn資料和活動的程式化管理
LinkedIn Model Context Protocol Server 的主要使用案例與應用
- 使用自訂篩選自動化工作搜尋
- 生成量身訂做的履歷和求職信以供應用
- 高效管理多個工作申請
- 提取和更新個人資料信息
- 通過API跟蹤申請狀態
LinkedIn Model Context Protocol Server 的常見問答
開發者
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