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Guia de Instalação - LinkedIn MCP Connector
Pré-requisitos
- Python 3.8 ou superior
- LinkedIn Sales Navigator (conta ativa)
- Claude Desktop instalado
- Google Chrome (para Selenium)
Instalação Passo a Passo
1. Clone e Configure o Projeto
# Clone o repositório (ou baixe os arquivos)
cd /Users/davidoliveira/Docs/python/linkedin-mcp-connector
# Crie um ambiente virtual
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate # Windows
# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt
2. Configure as Variáveis de Ambiente
# Copie o arquivo de exemplo
cp .env.example .env
# Edite o arquivo .env com suas credenciais
nano .env
Configure as seguintes variáveis no arquivo .env
:
LINKEDIN_EMAIL=seu_email@linkedin.com
LINKEDIN_PASSWORD=sua_senha_segura
DEBUG=false
CACHE_DURATION=3600
TIMEOUT=30
⚠️ Importante: Mantenha suas credenciais seguras e nunca as compartilhe.
3. Teste a Instalação
# Ative o ambiente virtual
source .venv/bin/activate
# Teste se o scraper funciona
python -c "
import sys
sys.path.append('.')
from src.config import get_config
config = get_config()
print('✅ Configuração carregada com sucesso!')
print(f'📧 Email configurado: {config.linkedin_email}')
"
# Teste o servidor MCP
python src/mcp_server.py --help
4. Configure o Claude Desktop
Edite o arquivo de configuração do Claude Desktop:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Adicione a seguinte configuração:
{
"mcpServers": {
"linkedin-connector": {
"command": "python",
"args": [
"/Users/SEU_USUARIO/Docs/python/linkedin-mcp-connector/src/mcp_server.py"
],
"env": {
"LINKEDIN_EMAIL": "seu_email@linkedin.com",
"LINKEDIN_PASSWORD": "sua_senha_linkedin",
"CACHE_DURATION": "3600",
"DEBUG": "false"
}
}
}
}
⚠️ Importante: Substitua /Users/SEU_USUARIO/
pelo caminho correto do seu projeto.
5. Reinicie o Claude Desktop
Feche e reabra o Claude Desktop para carregar a nova configuração.
6. Teste a Integração
No Claude Desktop, digite:
Mostre meu SSI atual
Se tudo estiver configurado corretamente, você verá suas métricas SSI.
Verificação de Problemas
Problema: "Erro de login"
Solução:
- Verifique suas credenciais no arquivo
.env
- Certifique-se de que tem acesso ao LinkedIn Sales Navigator
- Tente fazer login manualmente primeiro
Problema: "ChromeDriver não encontrado"
Solução:
# O webdriver-manager baixará automaticamente
# Ou instale manualmente:
# macOS com Homebrew:
brew install chromedriver
# Ou especifique o caminho no .env:
CHROME_DRIVER_PATH=/usr/local/bin/chromedriver
Problema: "MCP Server não conecta"
Solução:
- Verifique se o caminho no
claude_desktop_config.json
está correto - Certifique-se de que o Python está no PATH
- Teste o servidor manualmente:
python src/mcp_server.py --debug
- Reinicie o Claude Desktop
Problema: "Rate limiting do LinkedIn"
Solução:
- O sistema de cache reduz requisições automáticamente
- Aguarde 1 hora entre consultas intensivas
- Configure
CACHE_DURATION
para valores maiores
Problema: "Módulos não encontrados"
Solução:
# Certifique-se de que o ambiente virtual está ativado
source .venv/bin/activate
# Reinstale as dependências
pip install -r requirements.txt
# Verifique se todas as dependências estão instaladas
pip list
Comandos Disponíveis
Após a instalação, você pode usar os seguintes comandos no Claude:
Métricas SSI
"Mostre meu SSI atual"
"Analise minha performance SSI"
"Compare meu SSI com o setor"
Recomendações
"Que áreas devo melhorar?"
"Dê recomendações para meu SSI"
"Como posso melhorar minha marca profissional?"
Dados do Perfil
"Mostre dados do meu perfil"
"Analise minha rede LinkedIn"
"Mostre meus posts recentes"
Conteúdo
"Sugira conteúdo para LinkedIn"
"Que tipo de post devo fazer?"
Estrutura de Arquivos
linkedin-mcp-connector/
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py # Configurações
│ ├── linkedin_scraper.py # Scraping do LinkedIn
│ ├── ssi_analyzer.py # Análise SSI
│ └── mcp_server.py # Servidor MCP
├── .venv/ # Ambiente virtual Python
├── .cache/ # Cache automático
├── requirements.txt # Dependências
├── .env.example # Exemplo de configuração
├── .env # Suas configurações (criar)
├── pyproject.toml # Configuração do projeto
├── PROJECT_REQUIREMENTS.md # Requisitos detalhados
└── README.md # Este guia
Ferramentas MCP Disponíveis
O conector oferece as seguintes ferramentas para o Claude:
- get_ssi_metrics - Obter métricas SSI completas
- get_profile_data - Extrair dados do perfil LinkedIn
- analyze_ssi_performance - Análise detalhada de performance
- get_improvement_recommendations - Recomendações específicas
- compare_with_sector - Comparação setorial e de rede
- get_network_insights - Insights sobre sua rede
- get_recent_posts - Posts recentes e engajamento
- generate_content_suggestions - Sugestões de conteúdo
Segurança
- ✅ Credenciais armazenadas localmente em
.env
- ✅ Cache local (sem dados na nuvem)
- ✅ Timeout de sessão configurável
- ✅ Rate limiting automático
- ✅ Logs seguros (sem senhas)
Desenvolvimento
Executar em modo debug
python src/mcp_server.py --debug
Limpar cache
rm -rf .cache/
Verificar logs
# Configure DEBUG=true no .env e execute novamente
tail -f logs/linkedin_connector.log
Suporte
Em caso de problemas:
- Verifique os logs:
DEBUG=true
no arquivo.env
- Teste cada componente individualmente
- Consulte a documentação do LinkedIn sobre limites de uso
- Certifique-se de que suas credenciais estão corretas
- Verifique se o ambiente virtual está ativado
Próximos Passos
Após a instalação bem-sucedida:
- Experimente todos os comandos disponíveis
- Configure alertas automáticos (opcional)
- Monitore suas métricas SSI regularmente
- Use as recomendações para melhorar sua performance
Tempo de instalação: 10-15 minutos Dificuldade: Intermediária
Exemplo de Uso
Depois de configurado, você pode fazer perguntas como:
Usuário: "Claude, mostre meu SSI atual e me dê 3 recomendações específicas para melhorar"
Claude responderá: "Seu SSI atual é 18/100. Você está entre os primeiros 80% do seu setor, mas abaixo da média da sua rede (23). Suas 3 principais oportunidades são: 1) Aumentar interação com insights (atualmente 0,7) publicando comentários relevantes, 2) Melhorar marca profissional otimizando seu headline, 3) Criar mais relacionamentos através de mensagens personalizadas."
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