JSON 이력서 MCP 서버

JSON 이력서 로고

AI를 통해 코딩 프로젝트를 분석하여 이력서 업데이트를 자동화하세요.

JSON 이력서 MCP 서버란 무엇인가요?

이는 AI 어시스턴트가 코딩 프로젝트를 분석하여 JSON 이력서를 업데이트할 수 있도록 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. MCP 서버는 Windsurf 나 Cursor 와 같은 AI 어시스턴트가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 도구를 제공합니다.

기존 JSON 이력서가 있는지 확인하세요
기술적인 기술과 프로젝트를 이해하기 위해 코드베이스를 분석하세요
현재 프로젝트에 대한 세부 정보로 이력서를 더욱 돋보이게 하세요

이 도구를 사용하면 AI 비서에게 "현재 프로젝트로 이력서를 보완해 주세요"라고 간단히 요청하기만 하면 AI 비서가 자동으로 코드를 분석하고, 관련 기술과 프로젝트 세부 정보를 추출하여 이력서를 그에 맞게 업데이트해 줍니다.

비디오 데모: https://x.com/ajaxdavis/status/1896953226282594381

특징

이력서 개선 : 코드베이스를 자동으로 분석하고 이력서에 프로젝트 세부 정보를 추가합니다.
GitHub 통합 : GitHub Gists에 저장된 이력서를 가져오고 업데이트합니다.
AI 기반 : OpenAI를 사용하여 프로젝트 및 기술에 대한 전문적인 설명을 생성합니다.
TypeScript/Zod 검증 : 이력서가 JSON 이력서 표준을 따르는지 확인합니다.
JSON 이력서 생태계 : JSON 이력서 레지스트리 와 호환

설치

필수 조건

개인 액세스 토큰(gist 범위 포함)이 있는 GitHub 계정
OpenAI API 키
노드.js 18+
MCP를 지원하는 IDE(Windsurf 또는 Cursor)

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 mcp를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

NPM을 통해 설치

npm install -g @jsonresume/mcp

Windsurf 또는 Cursor에 설치

Windsurf 또는 Cursor 구성에 다음을 추가하세요.

윈드서핑

설정 → MCP 서버를 열고 다음을 추가합니다.

{
  "jsonresume": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
    "env": {
      "GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
      "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
      "GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
    }
  }
}

커서

~/.cursor/mcp_config.json 에 다음을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "jsonresume": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
      }
    }
  }
}

용법

설치 및 구성이 완료되면 AI 어시스턴트에서 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

현재 프로젝트로 이력서를 더욱 돋보이게 하세요

AI 비서에게 물어보세요:

"Can you enhance my resume with details from my current project?"

보조원은 다음을 수행합니다.

GitHub에서 기존 이력서를 찾으세요(필요한 경우 새 이력서를 만드세요)
현재 프로젝트의 코드베이스를 분석하세요
귀하의 프로젝트와 기술에 대한 전문적인 설명을 작성하세요
새로운 정보로 이력서를 업데이트하세요
변경 사항을 GitHub에 다시 저장합니다.
업데이트된 이력서를 볼 수 있는 링크를 제공하세요

이력서 상태 확인

AI 비서에게 물어보세요:

"Can you check if I have a JSON Resume?"

도우미가 기존 이력서가 있는지 확인하고 해당 이력서의 세부 정보를 보여줍니다.

코드베이스 분석

AI 비서에게 물어보세요:

"What technologies am I using in this project?"

도우미는 코드베이스를 분석하여 언어, 기술, 최근 커밋에 대한 통찰력을 제공합니다.

구성

MCP 서버에는 다음과 같은 환경 변수가 필요합니다.

변하기 쉬운	설명
`GITHUB_TOKEN`	Gist 권한이 포함된 GitHub 개인 액세스 토큰
`GITHUB_USERNAME`	귀하의 GitHub 사용자 이름
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI API 키

개발

개발 모드에서 서버를 실행하려면:

저장소를 복제합니다.

git clone https://github.com/jsonresume/mcp.git
cd mcp

종속성 설치:

npm install

개발 모드에서 실행:

npm run dev

이렇게 하면 디버깅을 위한 검사 도구와 함께 MCP 서버가 시작됩니다.

기여하다

참여를 환영합니다! 참여 방법은 다음과 같습니다.

저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다: git checkout -b feature/amazing-feature
변경 사항을 커밋하세요: git commit -m 'Add some amazing feature'
브랜치에 푸시: git push origin feature/amazing-feature
풀 리퀘스트 열기

코드가 기존 스타일을 따르고 적절한 테스트를 포함하는지 확인하세요.

테스트

MCP 서버에는 디버깅과 기능 검증을 돕는 여러 가지 테스트 스크립트가 포함되어 있습니다.

테스트 실행

모든 테스트 스크립트는 tests/ 디렉토리에 있습니다.

테스트를 실행하기 전에 환경 변수를 설정하세요.

export GITHUB_TOKEN=your_github_token
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export GITHUB_USERNAME=your_github_username

OpenAI API 키 확인

OpenAI API 키가 올바르게 작동하는지 확인합니다.

npx tsx tests/check-openai.ts

모의 이력서 개선

모의 데이터(API 호출 없음)를 사용하여 이력서 개선 기능을 테스트합니다.

npx tsx tests/debug-mock.ts

전체 이력서 강화 테스트

라이브 API 호출을 통해 이력서 개선 프로세스 전체를 테스트합니다.

npx tsx tests/debug-enhance.ts

MCP 프로토콜 테스트

MCP 서버 프로토콜 통신을 테스트합니다.

node tests/test-mcp.js

package.json에 추가

편의를 위해 다음 테스트 명령을 package.json에 추가할 수 있습니다.

"scripts": {
  "test:openai": "tsx tests/check-openai.ts",
  "test:mock": "tsx tests/debug-mock.ts",
  "test:enhance": "tsx tests/debug-enhance.ts",
  "test:mcp": "node tests/test-mcp.js"
}

그런 다음 npm run test:mock 등으로 실행합니다.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

감사의 말

이력서 표준을 위한 JSON 이력서
AI 도구 통합을 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜
AI 이력서 개선을 위한 OpenAI

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

코딩 프로젝트를 분석하고, 자동으로 기술을 추출하고, 전문적인 설명을 생성하여 JSON 이력서를 업데이트하는 기능을 통해 AI 어시스턴트를 강화하는 서버입니다.

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