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MCP智能简历投递助手

by guangliangyang
GitHub
Python
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MCP智能简历投递助手

一个基于MCP（模型上下文协议）的智能简历投递助手，专门针对LinkedIn和SEEK平台，提供AI驱动的求职信生成、自动化投递和智能管理功能。

🌟 核心功能

1. 智能工作搜索

  • 多平台支持：LinkedIn和SEEK平台集成
  • 智能过滤：基于薪资、位置、工作类型的精确筛选
  • 一键申请检测：自动识别LinkedIn Easy Apply职位

2. AI内容生成

  • 智能求职信：基于工作描述和个人资料生成定制化求职信
  • 多模板支持：软件工程师、数据科学家、产品经理等专业模板
  • 平台优化：针对LinkedIn和SEEK平台的内容长度和语调优化
  • 双AI支持：Claude和OpenAI API双重支持

3. 自动化投递

  • LinkedIn Easy Apply：全自动化投递流程
  • 智能问答：基于预设模板自动回答申请问题
  • 人性化操作：反检测技术确保自然的操作模式
  • 投递限制：遵守平台规则，防止账号风险

4. 投递管理

  • 全程追踪：记录每次投递的详细信息
  • 状态管理：实时更新申请状态（已投递、面试中、已拒绝等）
  • 数据统计：投递成功率、回复率等关键指标
  • 文件管理：简历、求职信、附件的集中管理

🚀 快速开始

环境要求

  • Python 3.8+
  • Node.js 16+ （用于浏览器自动化）
  • SQLite 3.0+

安装步骤

  1. 克隆项目
git clone https://github.com/guangliangyang/mcp4Interview.git cd mcp4Interview
  1. 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 安装Playwright浏览器
playwright install chromium
  1. 配置环境变量
cp config/.env.example config/.env # 编辑.env文件，添加API密钥和配置
  1. 初始化数据库
python -c "from src.database.models import init_db; import asyncio; asyncio.run(init_db())"

配置说明

在 config/.env 文件中配置以下参数：

# AI API配置 CLAUDE_API_KEY=your_claude_api_key OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key PRIMARY_AI_PROVIDER=claude # 或 openai # LinkedIn配置 LINKEDIN_EMAIL=your_email@example.com LINKEDIN_PASSWORD=your_password # SEEK配置 SEEK_EMAIL=your_email@example.com SEEK_PASSWORD=your_password # 浏览器配置 BROWSER_HEADLESS=true BROWSER_SLOW_MO=500 # 投递限制 MAX_DAILY_APPLICATIONS=10 MAX_HOURLY_APPLICATIONS=3

📖 使用指南

基本使用

  1. 启动MCP服务器
python src/server.py
  1. 搜索工作机会
# 在Claude Code或支持MCP的客户端中使用 await search_jobs( platform="linkedin", keywords="python developer", location="sydney", salary_min=80000 )
  1. 生成求职信
await generate_cover_letter( job_description="...", candidate_profile="...", job_title="Software Engineer", company_name="Tech Corp" )
  1. 自动投递
await auto_apply_linkedin( job_url="https://linkedin.com/jobs/view/123456789", cover_letter="Your customized cover letter...", additional_info={ "phone": "+61 4XX XXX XXX", "visa_status": "Australian Citizen" } )

高级功能

批量投递
# 批量搜索并投递匹配的职位 jobs = await search_jobs("linkedin", "data scientist", "melbourne", limit=20) for job in jobs: if job["easy_apply"]: cover_letter = await generate_cover_letter(job["description"], your_profile) await auto_apply_linkedin(job["url"], cover_letter)
投递追踪
# 查看投递历史 applications = await track_applications("linkedin", days_back=30) # 更新申请状态 await update_application_status("app_123", "interview_scheduled")
文件管理
# 上传简历 await upload_resume("/path/to/resume.pdf", "Software_Engineer_Resume") # 管理求职信模板 templates = await list_cover_letter_templates()

🛠 技术架构

系统组件

src/ ├── server.py # MCP服务器主入��� ├── config/ # 配置管理 │ ├── settings.py # Pydantic配置模型 │ └── .env # 环境变量 ├── platforms/ # 平台集成 │ ├── linkedin/ # LinkedIn平台 │ │ ├── scraper.py # 职位爬取 │ │ └── applier.py # 自动投递 │ └── seek/ # SEEK平台 ├── ai/ # AI内容生成 │ ├── content_generator.py │ ├── job_matcher.py │ └── resume_optimizer.py ├── database/ # 数据库层 │ ├── models.py # SQLAlchemy模型 │ └── repositories.py # 数据访问层 └── utils/ # 工具模块 ├── browser_manager.py ├── anti_detection.py └── file_manager.py

核心技术栈

  • MCP协议：与Claude Code等AI工具的标准化集成
  • Playwright：高性能浏览器自动化
  • SQLAlchemy：现代化的数据库ORM
  • Pydantic：类型安全的配置管理
  • AsyncIO：高并发异步处理
  • Claude/OpenAI API：AI驱动的内容生成

🔒 安全与合规

反检测措施

  • 随机用户代理和视口大小
  • 人性化的鼠标移动和输入模拟
  • 智能延迟和行为噪音
  • ��求频率限制

平台合规

  • 遵守LinkedIn和SEEK的使用条款
  • 合理的投递频率限制
  • 尊重平台的反爬虫机制
  • 用户数据隐私保护

数据安全

  • 本地数据存储
  • 敏感信息加密
  • 安全的API密钥管理
  • 定期数据清理

📊 功能特性

功能模块LinkedInSEEK状态
职位搜索✅✅完成
Easy Apply检测✅✅完成
自动投递✅🔄进行中
求职信生成✅✅完成
投递追踪✅✅完成
文件管理✅✅完成
反检测✅✅完成

🚨 重要提醒

使用限制

  • 请遵守平台的使用条款
  • 建议每日投递不超过10个职位
  • 定期检查并更新个人资料
  • 避免使用虚假信息

最佳实践

  • 定制化求职信内容，避免模板化
  • 定期更新技能和经验信息
  • 监控投递成功率，调整策略
  • 保持简历和LinkedIn资料同步

🤝 贡献指南

我们欢迎社区贡献！请查看 CONTRIBUTING.md 了解详细信息。

开发设置

# 克隆开发分支 git clone -b develop https://github.com/guangliangyang/mcp4Interview.git # 安装开发依赖 pip install -r requirements-dev.txt # 运行测试 python -m pytest tests/ # 代码格式化 black src/ isort src/

📝 更新日志

v1.0.0 (2024-12-XX)

  • 🎉 首次发布
  • ✅ LinkedIn和SEEK平台集成
  • ✅ AI驱动的求职信生成
  • ✅ 自动化投递流程
  • ✅ 投递管理和追踪

路线图

  • 更多平台支持（Indeed、Glassdoor等）
  • 面试准备AI助手
  • 移动端应用
  • 高级数据分析
  • 团队协作功能

📞 支持与反馈

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个星标！

免责声明：本工具仅用于学习和研究目的。用户应遵守相关平台的使用条款，合理合法地使用本工具。作者不对使用本工具可能产生的任何后果承担责任。

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Enables AI-driven job application automation for LinkedIn and SEEK platforms with intelligent cover letter generation, automated application submission, and application tracking management. Supports anti-detection measures and complies with platform usage policies for safe job hunting automation.

  1. 🌟 核心功能
    1. 1. 智能工作搜索
    2. 2. AI内容生成
    3. 3. 自动化投递
    4. 4. 投递管理
  2. 🚀 快速开始
    1. 环境要求
    2. 安装步骤
    3. 配置说明
  3. 📖 使用指南
    1. 基本使用
    2. 高级功能
  4. 🛠 技术架构
    1. 系统组件
    2. 核心技术栈
  5. 🔒 安全与合规
    1. 反检测措施
    2. 平台合规
    3. 数据安全
  6. 📊 功能特性
    1. 🚨 重要提醒
      1. 使用限制
      2. 最佳实践
    2. 🤝 贡献指南
      1. 开发设置
    3. 📝 更新日志
      1. v1.0.0 (2024-12-XX)
      2. 路线图
    4. 📞 支持与反馈
      1. 📄 许可证

        New MCP Servers

        MCP directory API

        We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

        curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/guangliangyang/mcp4Interview'

        If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server