Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@hermes-104-hunter Search Taipei backend jobs over NT$60k and estimate real applicant counts"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Hermes 專屬 104 人力銀行求職特助 MCP：集合「極輕量 API 探測」、「真實競爭人數數學逆推」與「Hit-in-the-Loop 代填投遞」優勢於一身的下一代求職自動化神兵。
現有的 104 MCP 專案往往面臨兩個極端：
純後台治理型：雖然輕量，但缺乏對手實戰競爭情報，且無法協助將信件帶入應徵視窗。
全重裝瀏覽器型：每次簡單查詢都要喚起幾百 MB 的 Chromium 實例，大量肥大 DOM 迅速灌爆 AI 的 Context Window (Token 暴走)。
hermes-104-hunter 將兩者精華融合，並徹底踐行「極致效率」的架構心法：
⚡ 95% 純 API 運作：日常搜尋、條件過濾、職缺詳情與競爭情報完全不開瀏覽器，毫秒級回應，記憶體佔用小於 50MB。
🧮 獨門數學逆推演算法：突破 104 官方「30 人以上」的模糊黑盒子，以百分比最小公倍數與互斥維度約束，精確反推出真實應徵人數（如精準算出 42 人）與對手 Top 10 技能分佈。
🎭 語氣克隆（拒絕 AI 罐頭感）：主動調研你 104 帳號儲存的原版自薦信範本，讓 AI 撰寫客製信時完美繼承你的語氣長度與風格。
🛡️ Hit-in-the-Loop (HITL) 安全鐵律：僅在最後下達準備應徵時，才按需喚醒 Playwright 實體視窗代填自薦信並截圖；絕不替人類自動點擊送出，由使用者肉眼驗證後親手點下最後一步。
Related MCP server: Job Agent
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Hermes 104 Job Hunter MCP │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【心法層 (Skill & SOP)】 │
│ • SKILL.md (Hermes 專屬技能規範) │
│ • AGENTS.md (五階段狀態機求職 SOP) │
│ • MY_PROFILE.md (求職者技能樹、薪資底線、黑名單紅線) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【輕量核心層 (95% 場景 - 純 Python + httpx)】 │
│ • 認證：Chrome Cookie 無感提取 / 檔案掛載 / 匿名模式 │
│ • 搜尋：三級 Token 清洗 + 地區代碼自動轉換 + 排除面議/月薪篩選│
│ • 情報：純演算法逆推真實應徵人數與對手學經歷/Top 10 技能 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【突擊代填層 (5% 場景 - 按需喚醒 Playwright)】 │
│ • 代填投遞：自動開窗、切換指定範本、塞入客製推薦信並截圖 │
│ • HITL 安全邊界：保留實體視窗，絕不越權點擊送出 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘工具名稱 | 模式 | 核心亮點 |
| 純 API | 支援中文地名解析（如「台北市」）、排除面議、薪資下限與完全遠端篩選。三級 Token 清洗，防止 Context 暴走。 |
| 純 API | 結構化提取職缺描述、技能需求、加分條件、學經歷門檻與 HR 聯絡人。 |
| 純 API + 數學 | 【獨門絕技】免啟動瀏覽器！ 逆推真實應徵人數，輸出對手學經歷與 Top 10 技能分佈，找出突圍盲點。 |
| 瀏覽器 | 讀取 104 帳號儲存的原版推薦信範本，供 AI 學習個人語氣。 |
| 瀏覽器 (HITL) | 自動打開職缺視窗、切換範本、填入自薦信並截圖。堅守安全邊界，絕不自動送出！ |
本專案使用現代 Python 套件管理器 uv 構建。
git clone https://github.com/HCH725/hermes-104-hunter.git
cd hermes-104-hunter
# 安裝 Python 依賴
uv sync
# 若需使用代填應徵功能，安裝 Playwright 瀏覽器核心
uv run playwright install chromiumuv run pytest -v在 Hermes Agent 的 config.yaml 或 MCP 配置中加入：
mcp_servers:
hermes-104-hunter:
command: "uv"
args:
- "run"
- "--directory"
- "/Users/hong/workspace/hermes-104-hunter"
- "hermes-104-hunter"
env:
MCP_104_COOKIE_SOURCE: "chrome" # 可選: chrome, file, env, none在 claude_desktop_config.json 中配置：
{
"mcpServers": {
"hermes-104-hunter": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/Users/hong/workspace/hermes-104-hunter",
"hermes-104-hunter"
]
}
}
}hermes-104-hunter 支援多種靈活認證方式：
chrome 模式（預設）：透過 browser-cookie3 自動讀取本機 Chrome 中 104 的登入 Session，免手動複製貼上。
file 模式：指定 MCP_104_COOKIE_FILE=/path/to/cookies.json 讀取匯出的 cookie。
env 模式：透過環境變數 MCP_104_COOKIE="key=value; ..." 直接注入。
none 模式：純公開匿名訪問。搜尋、職缺詳情與對手情報精算 100% 正常運作！
個資防護：
.gitignore 預設嚴格排除 MY_PROFILE.md、*.profile.md、.env* 與 *cookie*.json。請安心將個人完整履歷與薪資底線寫入 MY_PROFILE.md，絕對不會意外提交至公開 Git 倉庫。
憑證本機限定：
Chrome Cookie 讀取與本機 Session 快取僅限於本地端執行，絕不向外部第三方傳輸或洩漏憑證。
Hit-in-the-Loop 代填安全防護：
應徵代填功能（job104_prepare_application）僅代為填入自薦信與截圖，絕對不自動點擊送出，保留使用者肉眼審核與最終決策權。
演算法誠實性：
競爭人數逆推僅在「候選解唯一且資料充分」時才標註為精算值 (inferred)；若存在多組解或資料過於粗略，誠實標註為保留區間不確定性 (ambiguous)，絕不以推估值充當精確值。
本專案依據 MIT 授權條款 開源。
【獨門絕技】免啟動瀏覽器！透過 104 內部統計 API 與數學逆推演算法，精算出真實應徵人數（突破 30 人以上黑盒子），並分析對手學歷、年資經歷分佈與 Top 10 具備技能（找出突圍策略關鍵）。
Inputs: job_url_or_id (required). Returns: object
讀取使用者 104 帳號中儲存的所有自薦信/求職信範本，包含範本標題與內文。供 AI 研讀並繼承使用者口吻，撰寫客製化推薦信時徹底消除 AI 罐頭感。
Inputs: job_url_or_id (required). Returns: object
取得 104 職缺詳細資訊。提取職缺描述、技能需求、加分條件、學歷經歷要求、公司福利與 HR 聯絡人。
Inputs: job_url_or_id (required). Returns: object
【Hit-in-the-Loop 代填應徵】以 Playwright 自動化打開真實職缺視窗、切換指定自薦信範本、填入客製推薦信並截圖。安全鐵律：絕不會替使用者按送出按鈕，視窗保留供人類肉眼驗證後手動點擊最後一步。
Inputs: job_url_or_id (required), dry_run, template_title, cover_letter_text. Returns: object
搜尋 104 人力銀行職缺。支援地點中文轉換、薪資下限過濾、排除面議與完全遠端篩選，已進行三級 Token 清洗與精簡。
Inputs: keyword (required), area, page, order, +4 more. Returns: object
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
Scored across 5 tools
Search, detail retrieval, applicant-pool analysis, template reading, and form pre-filling are each distinct operations with little true overlap. The only mild risk is confusing job104_apply_analysis (statistical analysis of competitors) with job104_prepare_application (automating form fill), but the descriptions make the split clear.
All tools share the job104_ prefix and mostly follow a verb_noun pattern (search, get_my_templates, prepare_application, apply_analysis). Minor deviations: job104_job_detail is noun-only and redundantly repeats the namespace, and 'apply_analysis' is a less standard verb form.
Five tools form a tight, purposeful pipeline from search to detail to analysis to template selection to form pre-fill; nothing is superfluous. It is slightly thin for a full job-hunting workflow but well matched to the stated scope.
Core flow (find job, inspect job, gauge competition, pick a template, fill application) is covered, but templates are read-only with no create/update/delete, and there is no way to track application history or status. These gaps force agents to work around missing lifecycle operations.
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