naukri-mcp

본인의 Naukri.com 계정을 위한 로컬 MCP 서버입니다. 채용 공고 검색, 공고 상세 보기, 공고 저장/지원, 지원 내역 확인, 프로필 읽기, 리크루터 메시지 읽기를 Claude Desktop(또는 MCP 호환 클라이언트)에서 수행할 수 있습니다. patchright(스텔스 패치된 Playwright)를 기반으로 실제 Chromium 브라우저를 영구 로그인 프로필로 구동하므로, 한 번 직접 인증하면 이후 모든 도구 호출은 해당 세션을 헤드리스로 재사용합니다.

Naukri.com / Info Edge (India) Ltd.와 제휴, 보증, 지원 관계가 아닙니다. "Naukri"는 해당 소유자의 상표이며, 상호운용성을 설명하기 위해서만 사용됩니다.

설치 전에 읽어보세요

• 이 도구는 본인의 로그인 상태에서 본인의 Naukri 계정을 자동화합니다. 인증을 우회하거나 직접 볼 수 없는 정보에 접근하지 않습니다. 실제 브라우저 세션을 사용자 본인으로서 구동합니다.

• 대부분의 구인 사이트와 마찬가지로 Naukri의 서비스 약관은 계정에 대한 자동화/봇 접근을 제한합니다. 이 도구를 사용하는 것은 본인 계정에 대한 판단의 문제입니다. 호출 빈도를 합리적으로 유지하세요. search_jobs를 반복 호출하거나 대량 지원하지 마세요. 안티봇 방어나 수동 계정 검토를 유발하지 않도록 말이죠. 이 프로젝트는 이 도구로 수행한 작업에 대해 책임을 지지 않습니다. 사용 방법과 Naukri 약관 준수는 사용자 본인의 책임입니다.

• 이 도구는 비밀번호를 절대 보거나 처리하지 않습니다. naukri_login은 실제 보이는 Chrome 창을 열고, 사용자가 직접 로그인(OTP 포함)합니다. 도구는 이후 나타나는 세션 쿠키만 감시합니다.

• 셀렉터는 변경될 수 있습니다. 다른 대형 사이트와 마찬가지로 Naukri는 주기적으로 마크업을 재설계합니다. extract.py는 몇 가지 알려진 셀렉터 변형을 시도하고, 충돌 대신 원시 페이지 텍스트로 폴백합니다. 하지만 Naukri 재설계 후 깨진 셀렉터를 수정하는 PR이 가끔 있을 수 있습니다. 이 저장소의 버전 기준으로 로그인 + get_my_profile이 엔드투엔드로 작동하는 것을 확인했습니다. 이후 검증된 내용은 커밋 기록/릴리스를 참조하세요.

Related MCP server: LinkedIn MCP

요구 사항

• macOS 또는 Linux, Python 3.10+

• macOS에서 아직 설치하지 않았다면 Xcode Command Line Tools (xcode-select --install) — python3 -m venv에 필요합니다

• patchright가 다운로드하는 Chromium 빌드를 위한 약 200MB 여유 공간

1. 설치

git clone https://github.com/<you>/naukri-mcp.git
cd naukri-mcp
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip   # old pip can't do editable installs from pyproject.toml alone
pip install -e .
python3 -m patchright install chromium

2. MCP 클라이언트에 등록

Claude Desktop의 경우 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS) 또는 해당 플랫폼의 동등한 설정 파일에 항목을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "naukri": {
      "command": "/absolute/path/to/naukri-mcp/.venv/bin/naukri-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

which naukri-mcp(venv 활성화 상태)로 절대 경로를 확인하세요. 그런 다음 MCP 클라이언트를 다시 시작해야 새 서버를 인식합니다.

3. 첫 로그인

naukri_login 도구를 호출하세요. 실제 보이는 Chrome 창이 Naukri 로그인 페이지에서 열립니다. 거기서 직접 로그인(OTP/캡차 포함)하세요. 도구는 최대 5분 동안 폴링하며 로그인을 감지하면 세션을 ~/.naukri-mcp/에 저장합니다. 이후 naukri_session_status는 logged_in: true를 보고하고, 다른 모든 도구는 헤드리스로 실행됩니다.

도구 목록

Naukri에는 LinkedIn의 소셜 그래프(피드, 연결, 직원 목록)에 대한 실제 동등 기능이 없으므로, 이는 LinkedIn 스타일 MCP 서버의 1:1 포트가 아닙니다. 대신 apply_to_job / get_applied_jobs / save_job / get_saved_jobs가 Naukri의 실제 핵심 가치(채용 파이프라인 자체)를 반영합니다.

문제 해결

ModuleNotFoundError: No module named 'mcp.server.fastmcp' — mcp 2.x를 사용 중입니다. 해당 버전에서 이 모듈은 mcp.server.mcpserver로 이름이 바뀌었습니다(MCPServer가 FastMCP를 대체하며, .tool() / .run() API는 동일합니다). 이 저장소는 이미 2.x를 대상으로 합니다. 그래도 이 오류가 발생하면 pip show mcp를 확인하세요.

도구가 구조화된 데이터 대신 raw_text 또는 note를 반환합니다 — 셀렉터가 일치하지 않은 것입니다. raw_text 조각(개인 정보는 삭제)을 포함해 이슈를 열거나 extract.py / tools_*.py에 대한 PR을 보내주세요.

라이선스

MIT — LICENSE 참조.