応募が 80 件ある採用担当者も、登壇の応募が 40 件あるカンファレンスのチームも、求めるものは同じです。80 個のタブを開かずに、一人ひとりを手早く統一された形式で要約したいのです。Lovely Router が公開プロフィールを代わりに読み取ります。プロフィール URL を送るとプロフィール 1 件につき 1 つの JSON オブジェクトが返り、プリペイド残高からプロフィール 1 件ごとに課金されます。スクリプト、採用管理システム、AI エージェントから呼び出せます。
AI エージェントに任せる
このプロンプトを Claude Code、Cursor、Codex などのコーディングエージェントに貼り付けてください。ドキュメントの場所と API キーの使い方をエージェントに伝えます。
公開 LinkedIn プロフィールで候補者や登壇者を事前スクリーニングする. Use the Lovely Router data tools: each returns JSON and is billed per result.
- Docs (read first): https://lovelyrouter.com/docs/tools/find.md and https://lovelyrouter.com/docs/tools/run.md
- Plan first: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/suggest with `{"task": "<my task in plain words>"}` (free). It returns the tools to run in order, each with an example `input`, the `input_required` fields, an estimated cost and a ready-made `run` request. Replace the example values with my task's; if a field is unclear, read the tool with GET https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>. To browse instead, POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/discover searches the catalog.
- Show me the plan and its estimated cost (`total_est_cost_usd`) before running anything large.
- Run: POST https://lovelyrouter.com/v1/tools/<id>/run with `{"input": {...}, "max_results": N}`. A 200 has the finished run with `items`; a 202 means it is still running, so poll the `poll` path until `status` is `succeeded`, `failed`, `timed_out` or `stopped`.
- Only delivered results are billed. Keep max_results small on the first run, check the output, then scale up.
- If you support MCP, connect https://lovelyrouter.com/mcp instead (Streamable HTTP, same key; https://lovelyrouter.com/docs/tools/mcp.md) and use suggest_tools, get_tool and run_tool.
- Auth: read my API key from the LOVELY_API_KEY environment variable and send it as `Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY`. Never print or commit the key. If it is not set, ask me to create one at https://lovelyrouter.com/app/keys.
- Billing is prepaid: every call is charged to my balance, so test with a small request before running anything large.
- Every docs page is plain Markdown; the full index is https://lovelyrouter.com/llms.txt.
My task: <the inputs (links, keywords or accounts) and how many results you need>仕組み
プロフィール URL を集める
応募書類、登壇の応募、ショートリストにある LinkedIn のリンクを集めます。公開識別子（URL の末尾の部分）も使えます。
上限を付けてツールを実行する
それらを
urlsに入れ、max_resultsを付けてPOST /v1/tools/linkedin-profile/runに送ります。実行は最大費用を残高から仮押さえします。要約して比べる
各プロフィールを要件（担当年数、スキル、所在地）と比べるようモデルに頼みます。判断は人が行います。
1 回のリクエストで LinkedIn プロフィールを読み取る
LinkedIn プロフィールの取得は、プロフィール URL を urls に、または公開識別子を publicIdentifiers に受け取ります。1 回の実行で最大 50 プロフィールを読み取れます。
curl https://lovelyrouter.com/v1/tools/linkedin-profile/run \
-H "Authorization: Bearer $LOVELY_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"input": {
"urls": [
"https://www.linkedin.com/in/jane-doe-example"
]
},
"max_results": 3
}'課金は、実行が返したプロフィールの分です。個人情報や連絡先データは、連絡する相手の国のプライバシー法やスパム規制を含め、適法に利用する責任がお客様にあります。60 秒を過ぎても実行中の場合は 202 が返ります。ポーリングの方法はツールを実行するをご覧ください。
各プロフィールに含まれる内容
| フィールド群 | 取得できる内容 |
|---|---|
| サマリー | 見出し |
| キャリア | 職歴 |
| 学歴 | 学校と学位 |
| スキル | 登録されているスキル |
| 場所 | 所在地 |
返されるのは公開プロフィールの項目だけです。メールアドレスは含まれません。メールアドレスについては linkedin-email-finder をご覧ください。
レシピ
60 件の応募からプロフィール URL を取り出して 2 回の呼び出しで実行し、現在の役職、経験年数、合致するスキルの表をモデルに作らせます。
登壇候補者ごとにプロフィールを読み、見出しと職歴を応募内容と照らし合わせます。
電話の 1 時間前に購買担当者のプロフィールを読み、その人の経歴について 2 行にまとめます。
職歴と学歴を、本人から聞いた内容と比べます。
見出し、所在地、スキルを候補者レコードに書き込み、採用担当者がスキルで検索できるようにします。
普段の言葉で頼みたい場合は、MCP サーバーを接続して Claude Code や Cursor に次のように伝えます。「candidates.csv にある 30 件の LinkedIn プロフィール URL を linkedin-profile で読み取り、名前、見出し、現在の役職、所在地、主なスキルの表にしてください。max_results は 30 に設定してください。」
ソーシングやアウトリーチと組み合わせる
プロフィールは、名前がわかったあとに読むものです。その前後を補うツールです。
URL で公開 LinkedIn プロフィールを取得：見出し、職歴、学歴、スキル、所在地。
キーワード・地域・会社・役職で LinkedIn の人物を検索。1 回の呼び出しで最大 25 件の簡易プロフィール。
LinkedIn 企業の従業員（役職・地域・キーワードで絞り込み可）：氏名、見出し、役職、プロフィール URL。
LinkedIn 求人検索 URL の求人：職種、会社、勤務地、掲載日、説明。
LinkedIn プロフィール URL から勤務先メールアドレスを取得。
linkedin-people-searchは、役職と場所で候補者を見つけます。linkedin-company-employeesは、特定の雇用主の人物を一覧にします。linkedin-jobsは、同じ職種で他に誰が採用しているかを示します。linkedin-email-finderは、プロフィール URL からメールアドレスを調べます。
採用ワークフロー全体については、採用データをご覧ください。
料金
料金はプロフィール 1 件ごとにかかります。実行を開始すると最大費用（呼び出し料金 + プロフィール 1 件あたりの料金 × max_results）が仮押さえされ、実際に返った分で精算されて、仮押さえの残りは残高に戻ります。失敗またはタイムアウトした実行は返したプロフィールの分だけを支払い、開始時に拒否された実行は無料です。
80 人の応募者をスクリーニングすれば、80 プロフィール分として課金されます。サブスクリプションや月額の最低利用料はなく、$5 からチャージでき、1 つの残高でツールとモデルの両方を支払えます。現在の価格は上のカードに表示されており、料金ではすべてのツールを一覧できます。
よくある質問
完全な URL の代わりに識別子を使えますか？+
はい。publicIdentifiers に、プロフィール URL の末尾の部分を渡せます。
1 回の実行で何プロフィールまで読み取れますか？+
最大 50 件です。それより大きなプールは複数の実行に分けてください。
非公開のプロフィールも読めますか？+
いいえ。ツールが返すのは公開プロフィールの項目だけです。
これを使って採用の判断を自動化できますか？+
準備と比較のために使ってください。人物データの扱いは、あなた自身の確認と適用される法令によって決まります。個人情報や連絡先データは、連絡する相手の国のプライバシー法やスパム規制を含め、適法に利用する責任がお客様にあります。
サブスクリプションは必要ですか？+
いいえ。プリペイド残高にクレジットを追加し、実行ごとに残高から差し引かれます。失敗した実行は返した結果の分だけを支払い、自動で更新されるものは何もありません。