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Devashishpandey1103

MCP-Powered-AI-Job-Recommendation-Engine

by Devashishpandey1103
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Python
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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: LinkedIn 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 installed

RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd
F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

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Maintenance

–Maintainers
–Response time
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–Releases (12mo)
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