Google Jobs MCP Server
Реализация сервера Model Context Protocol (MCP), которая обеспечивает возможности поиска Google Jobs через интеграцию SerpAPI. Имеет многоязыковую поддержку, гибкие параметры поиска и интеллектуальную обработку ошибок.
https://github.com/user-attachments/assets/8f6739e1-7db7-4171-88b4-59c6290a4c72
✨ Особенности
🌍 Поддержка нескольких языков
Полная поддержка локализации для английского, китайского, японского и корейского языков с автоматическим определением языка и возможностью восстановления.
🔍 Гибкие параметры поиска
Комплексные параметры поиска, включая:
Должность и ключевые слова
Местоположение с фильтрацией по радиусу
Тип занятости (полная, неполная занятость и т.д.)
Фильтры диапазона зарплат
Фильтрация даты публикации
Сортировка результатов
💡 Умная обработка ошибок
Комплексная проверка входных данных
Полезные сообщения об ошибках и предложения
Автоматические предложения по уточнению поиска
Обработка ограничения скорости
📊 Подробная информация о работе
Подробное форматирование информации о вакансии
Преимущества и особенности компании
Информация о зарплате (при наличии)
Прямые ссылки на приложения
Временные метки размещения вакансий
🔄 Расширенные функции
Поддержка пагинации
Несколько вариантов сортировки
Поиск по географическому радиусу
Фильтрация по типу занятости
🔑 Руководство по настройке API SERP
Перед началом работы вам необходимо получить ключ API SERP:
Посетите сайт SERP API и создайте учетную запись.
После регистрации перейдите в свою панель управления:
Найдите раздел «Ключ API».
Скопируйте свой ключ API
Новые пользователи получают 100 бесплатных вызовов API
Подробности использования API:
Бесплатный уровень: 100 поисков в месяц
Платные планы начинаются от 50 долларов в месяц за 5000 поисков.
Выставление счетов на основе успешных вызовов API
Несколько способов оплаты: кредитная карта, PayPal и т. д.
Ограничения по использованию:
Скорость запросов: 2 запроса/секунду
Ограничения по IP: нет
Одновременные запросы: 5
Время кэширования ответа: 1 час
👩🔧 Решение проблем с подключением MCP-серверов с помощью NVM/NPM
Нажмите, чтобы просмотреть мое решение по конфигурации 👉 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/issues/76
🚀 Быстрый старт
Установить зависимости:
npm installНастройте среду: Измените файл
claude_desktop_config.jsonследующим образом (измените пути в соответствии с вашей системой):
{
"google-jobs": {
"command": "D:\\Program\\nvm\\node.exe",
"args": ["D:\\github_repository\\path_to\\dist\\index.js"],
"env": {
"SERP_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}Сборка сервера:
npm run buildЗапустите сервер:
npm startПоиск неисправностей
Ключевые проблемы API:
Проверьте ключ в конфигурации
Проверьте ключевой статус на панели инструментов SERP API
Подтвердите, что у ключа есть оставшаяся квота
Проблемы поиска:
Проверить формат параметров поиска
Проверьте сетевое подключение
Проверьте поддержку кода страны/языка
📦 Установка
Related MCP server: Scrapeless MCP Server
Установка через Smithery
Чтобы автоматически установить Google Jobs для Claude Desktop через Smithery :
npx -y @smithery/cli install @chanmeng666/google-jobs-server --client claudeРучная установка
@chanmeng666/google-jobs-server
# Using npm
npm i @chanmeng666/google-jobs-server
# or
npm install @chanmeng666/google-jobs-server
# Using yarn
yarn add @chanmeng666/google-jobs-server
# Using pnpm
pnpm add @chanmeng666/google-jobs-serverЗапуск оценок
Пакет evals загружает клиент mcp, который затем запускает файл index.ts, поэтому нет необходимости перестраиваться между тестами. Вы можете загрузить переменные среды, указав префикс команды npx. Полную документацию можно найти здесь .
OPENAI_API_KEY=your-key npx mcp-eval src/evals/evals.ts src/index.ts💻 Технологический стек
📖 API-документация
Сервер реализует протокол контекста модели и предоставляет инструмент поиска работы со следующими параметрами:
query: Строка поискового запроса (обязательно)location: Место работы (необязательно)posted_age: Фильтр по дате публикации (необязательно)employment_type: Фильтр по типу работы (необязательно)salary: Фильтр диапазона зарплат (необязательно)radius: Географический радиус поиска (необязательно)hl: Код языка (необязательно)page: Номер страницы (необязательно)sort_by: Порядок сортировки (необязательно)
🔧 Развитие
# Run in development mode
npm run dev
# Run type checking
npm run typecheck
# Build for production
npm run build📝 Лицензия
Этот проект имеет лицензию MIT .
🙋♀ Автор
Создано и поддерживается Чан Мэн .
Available Tools
1 toolsearch_jobsB
Google Jobs API search tool.
Supported search parameters:
Basic Search: Job title or keywords
Location: City or region
Time Filter: Recently posted jobs
Job Type: Full-time, part-time, contract, internship
Salary Range: Filter by compensation
Geographic Range: Set search radius
Language: Multi-language support
All parameters except 'query' are optional and can be freely combined.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| query | Yes | Search keywords (Required, e.g., 'software engineer', 'data analyst', 'product manager') | |
| location | No | Job location (Optional, e.g., 'New York', 'London', 'Tokyo') | |
| posted_age | No | Posting date filter (Optional) Options: - "today": Posted today - "3days": Last 3 days - "week": Last week - "month": Last month | |
| employment_type | No | Job type (Optional) Options: - "FULLTIME": Full-time - "PARTTIME": Part-time - "CONTRACTOR": Contractor - "INTERN": Internship - "TEMPORARY": Temporary | |
| salary | No | Salary range (Optional) Format examples: - "$50K+": Above $50,000 - "$100K+": Above $100,000 - "$150K+": Above $150,000 | |
| radius | No | Search radius (Optional) Format examples: - "10mi": Within 10 miles - "20mi": Within 20 miles - "50mi": Within 50 miles | |
| hl | No | Result language (Optional) Options: - "en": English - "zh-CN": Chinese - "ja": Japanese - "ko": Korean | en |
| page | No | Page number (Optional, default: 1) - 10 results per page - Supports pagination | |
| sort_by | No | Sort order (Optional) Options: - "date": Sort by date - "relevance": Sort by relevance - "salary": Sort by salary | relevance |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden of behavioral disclosure. It describes the search parameters and their optionality, which is useful, but it doesn't mention rate limits, authentication requirements, error handling, or what the output looks like (e.g., format, pagination details beyond '10 results per page' in the schema). For a tool with 9 parameters and no annotations, this leaves significant gaps in understanding its behavior.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is appropriately sized and front-loaded, starting with the tool's purpose and followed by a structured list of parameters. Every sentence adds value, with no redundant information. However, the bulleted list could be slightly more concise, and the final sentence about optional parameters is necessary but adds length.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the complexity (9 parameters, no output schema, no annotations), the description is partially complete. It covers the search parameters well but lacks details on behavioral aspects like rate limits, authentication, and output format. Without annotations or an output schema, the description should do more to compensate, but it provides a functional overview that is adequate for basic use.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema description coverage is 100%, meaning all parameters are well-documented in the input schema itself. The description adds value by summarizing the supported search parameters in a bulleted list and noting their optionality, but it doesn't provide additional semantic context beyond what the schema already covers (e.g., no examples of combined usage). This meets the baseline for high schema coverage.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool searches for jobs using the Google Jobs API with specific search parameters. It provides a verb ('search') and resource ('jobs'), making the purpose immediately understandable. However, since there are no sibling tools mentioned, it doesn't need to differentiate from alternatives, so a 5 is not warranted.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description implies usage through the list of supported search parameters and notes that all parameters except 'query' are optional. This provides some context for when to use certain features, but it doesn't offer explicit guidance on when to use this tool versus alternatives (none mentioned) or any prerequisites. The guidance is functional but not strategic.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- First observed
search_jobs
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool 'search_jobs' has a clearly defined and distinct purpose for job searching.
The tool name 'search_jobs' follows a consistent verb_noun pattern. Since there is only one tool, there is no inconsistency to evaluate, and the naming is straightforward and descriptive.
A single tool is too few for a server named 'Google Jobs MCP Server', which implies a broader domain of job-related operations. While search is a core function, the lack of tools for actions like retrieving job details, applying, or managing saved jobs makes the set feel incomplete and thin.
The tool surface is severely incomplete for a jobs domain. It only provides search functionality, missing essential operations such as getting detailed job information, applying to jobs, saving or bookmarking jobs, or filtering by employer. This will likely cause agent failures when trying to perform common job-related tasks beyond basic searching.
Maintenance
Related MCP Connectors
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
MCP server for Google search results via SERP API
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Official SerpApi MCP server for Google, Bing, and other search engines.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that enables LLMs to perform web searches using Google's Custom Search API through a standardized interface.147MIT
- AlicenseCqualityCmaintenanceA Model Context Protocol server implementation that enables AI assistants like Claude to perform Google searches and retrieve web data directly through natural language requests.1423 npm169MIT
- FlicenseCqualityCmaintenanceA Model Context Protocol server that enables LLMs to perform Google searches via the Serper API, allowing models to retrieve current information from the web.1339-
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that enables AI assistants to perform web searches using Google Search API, returning up to 20 search results in JSON format.2Apache 2.0