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Devashishpandey1103

MCP-Powered-AI-Job-Recommendation-Engine

by Devashishpandey1103
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Python
Local

MCPを活用したAI求人推薦エンジン

Model Context Protocol (MCP) と統合された、AI駆動の求人推薦・履歴書マッチングエンジンです。このシステムは標準化されたMCPツールを公開し、AIエージェントやアシスタント（Claude、Antigravity、カスタムLLMなど)が、求人推薦をシームレスに取得し、候補者プロフィールを解析し、セマンティックスキル適合度スコアを計算し、キャリアマッチングを自動化できるようにします。

🌟 主な機能

  • Model Context Protocol (MCP) サーバー: 標準化されたツール（recommend_jobs、match_skills、parse_resume、filter_jobs_by_location）を公開します。

  • セマンティックスキルマッチング: Transformer の埋め込みとコサイン類似度を使用し、候補者の職務経験と求人内容をマッチングします。

  • 候補者のスキルギャップ分析: 欠落している主要スキルを明示し、パーソナライズされた学習経路を提案します。

  • インタラクティブUIダッシュボード: 候補者プロフィールのアップロードとリアルタイムの推薦フィルタリングを実現する、Streamlit で構築されたダッシュボードです。

Related MCP server: AI Job Intelligence MCP

🚀 技術スタック

  • プロトコル: Model Context Protocol (MCP Python SDK)

  • AI・NLP: LangChain、SentenceTransformers、Scikit-Learn、PyTorch

  • API・フロントエンド: FastAPI、Streamlit、Pandas、NumPy

📁 リポジトリ構成

MCP-Powered-AI-Job-Recommendation-Engine/
├── mcp_server/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py              # MCP Server implementation & tool definitions
│   └── tools.py               # Recommendation tool implementations
├── engine/
│   ├── __init__.py
│   ├── resume_parser.py       # Resume skill extraction engine
│   ├── matcher.py             # Semantic similarity & fit score calculator
│   └── job_database.py        # Job listings & metadata store
├── frontend/
│   ├── app.py                 # Streamlit UI dashboard
├── data/                      # Sample resumes & job description datasets
├── notebooks/                 # Experimentation & embedding evaluation
├── tests/                     # Unit test suites for MCP tools & matcher
├── requirements.txt           # Dependency manifest
└── README.md                  # Project documentation

🛠️ はじめに

1. リポジトリのクローン

git clone https://github.com/Devashishpandey1103/MCP-Powered-AI-Job-Recommendation-Engine.git
cd MCP-Powered-AI-Job-Recommendation-Engine

2. 環境のセットアップと依存関係のインストール

python -m venv venv
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

3. MCPサーバーとWebアプリの実行

# Start the MCP Server (stdio / SSE transport)
python mcp_server/server.py

# Start the Streamlit Dashboard
streamlit run frontend/app.py

Advanced AI Systems & Model Context Protocol Portfolio の一環として開発されました。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

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