JSON 简历 MCP 服务器
通过分析你的编码项目，使用人工智能自动更新你的简历
安装•功能•使用•配置•贡献•测试
什么是 JSON 简历 MCP 服务器？
这是一个模型上下文协议 (MCP)服务器，它通过分析你的代码项目，增强 AI 助手更新JSON 简历的能力。MCP 服务器提供的工具允许Windsurf或Cursor等 AI 助手执行以下操作：
- 检查您是否有现有的 JSON 简历
- 分析您的代码库以了解您的技术技能和项目
- 用你当前项目的详细信息来丰富你的简历
使用此工具，您只需让您的 AI 助手“用我当前的项目来增强我的简历”，它就会自动分析您的代码，提取相关技能和项目详细信息，并相应地更新您的简历。
视频演示： https://x.com/ajaxdavis/status/1896953226282594381
特征
- 简历增强：自动分析您的代码库并将项目详细信息添加到您的简历中
- GitHub 集成：获取并更新存储在 GitHub Gists 中的简历
- AI 驱动：使用 OpenAI 生成您的项目和技能的专业描述
- TypeScript/Zod 验证：确保您的简历符合 JSON 简历标准
- JSON 简历生态系统：与JSON 简历注册表兼容
安装
先决条件
- 具有个人访问令牌的 GitHub 帐户（具有要点范围）
- OpenAI API 密钥
- Node.js 18+
- 支持 MCP 的 IDE（Windsurf 或 Cursor）
通过 Smithery 安装
要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 mcp：
npx -y @smithery/cli install @jsonresume/mcp --client claude
通过 NPM 安装
npm install -g @jsonresume/mcp
安装在 Windsurf 或 Cursor 中
将以下内容添加到您的 Windsurf 或 Cursor 配置中：
风帆冲浪
打开 设置 → MCP 服务器并添加：
{
"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"
}
}
}
光标
添加到您的~/.cursor/mcp_config.json ：
{
"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"
}
}
}
}
用法
安装并配置完成后，您可以对 AI 助手使用以下命令：
利用当前项目提升你的简历
询问你的人工智能助手：
"Can you enhance my resume with details from my current project?"
助理将：
- 在 GitHub 上查找您现有的简历（或根据需要创建新的简历）
- 分析当前项目的代码库
- 生成您的项目和技能的专业描述
- 用新信息更新你的简历
- 将更改保存回 GitHub
- 提供链接以查看您更新后的简历
检查你的简历状态
询问你的人工智能助手：
"Can you check if I have a JSON Resume?"
助手将检查您是否有现有的简历并显示其详细信息。
分析您的代码库
询问你的人工智能助手：
"What technologies am I using in this project?"
该助手将分析您的代码库并提供有关语言、技术和最近提交的见解。
配置
MCP 服务器需要以下环境变量：
| 多变的 | 描述 |
|---|
GITHUB_TOKEN | 您的 GitHub 个人访问令牌（含 Gist 权限） |
GITHUB_USERNAME | 您的 GitHub 用户名 |
OPENAI_API_KEY | 您的 OpenAI API 密钥 |
发展
要在开发模式下运行服务器：
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/jsonresume/mcp.git
cd mcp
- 安装依赖项：
- 以开发模式运行：
这将启动带有检查工具的 MCP 服务器以进行调试。
贡献
欢迎贡献！贡献方式如下：
- 分叉存储库
- 创建功能分支：
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交您的更改：
git commit -m 'Add some amazing feature' - 推送到分支：
git push origin feature/amazing-feature - 打开拉取请求
请确保您的代码遵循现有风格并包含适当的测试。
测试
MCP 服务器包含几个测试脚本来帮助调试和验证功能。
运行测试
所有测试脚本都位于tests/目录中。
在运行测试之前，请设置环境变量：
export GITHUB_TOKEN=your_github_token
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export GITHUB_USERNAME=your_github_username
检查 OpenAI API 密钥
验证您的 OpenAI API 密钥是否正常工作：
npx tsx tests/check-openai.ts
模拟简历增强
使用模拟数据（无 API 调用）测试简历增强功能：
npx tsx tests/debug-mock.ts
完整简历增强测试
通过实时 API 调用测试完整的简历增强过程：
npx tsx tests/debug-enhance.ts
MCP 协议测试
测试 MCP 服务器协议通信：
添加到 package.json
为了方便起见，您可以将这些测试命令添加到您的 package.json 中：
"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"
}
然后使用npm run test:mock等运行它们。
执照
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。
致谢