Scans local git repositories to gather commit counts and lines inserted/deleted attributed to the user, using this as quantifiable evidence for the resume.
Generates a GitHub profile README format of the AI skills resume, allowing users to publish their AI capabilities directly on their GitHub profile.
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., "@aicv AI 활용 이력서 만들어주고 지난번 대비 성장 델타도 알려줘"
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.
📢 공지 (2026-09-14): AICV는 Tokenbill의 기능으로 통합됩니다. AI 비용 대시보드와 AI 활용 이력서를 한 서비스에서 제공하기 위해 기능을 Tokenbill로 옮기는 중입니다. 기존 설치(
npx -y github:Jonghoon5922/aicv)와 프로필(aicv.tokenbill.my)은 이관이 끝날 때까지 그대로 동작하며, 이후 안내는 tokenbill.my에서 확인하세요.
로컬 AI CLI 사용 로그(Claude Code·Codex·Gemini)를 근거로 증거 기반 AI 활용 능력 이력서를 만들고, 공개 프로필로 유지합니다. "많이 썼다"(리더보드)도 "시험 쳤다"(자격증)도 아닌, 실제 작업 로그가 역량을 증명합니다.
예시 프로필: https://aicv.tokenbill.my/r/jonghoon
1. MCP 설치
claude mcp add aicv -- npx -y github:Jonghoon5922/aicvNode 18+만 있으면 됩니다 (clone 불필요 — npx가 받아서 실행하고, 업데이트도 자동).
Codex CLI는 codex mcp add aicv -- npx -y github:Jonghoon5922/aicv,
Gemini CLI는 gemini mcp add aicv npx -y github:Jonghoon5922/aicv.
2. 계정 연결 — aicv.tokenbill.my 구글 로그인 → 연결 코드 발급 → 새 AI 세션에서:
"aicv 연결해줘, 코드 K7F3QZ"
끝. 토큰이 자동 저장되고(~/.aicv/credentials.json), 프로필 주소도 자동 생성됩니다(기본 비공개).
3. 이력서 만들기 — /aicv format=career (또는 "AI 활용 이력서 만들어줘")
초안을 확인하면 포탈에 바로 발행됩니다. 회사·고객사 이름은 익명화되며, 발행 전 반드시 초안을 확인하세요.
4. 공유 — 대시보드에서 프로필 공개를 켜면 aicv.tokenbill.my/r/<내주소> 링크로 누구나 볼 수 있습니다.
이력서·링크드인에 이 링크 한 줄이면 됩니다.
Related MCP server: personal-context
상황 | 하는 일 |
평소 | 없음 — AI를 쓸 때마다 프로필 지표(기간·자산·기술 스택)가 자동 갱신 (6시간 간격) |
문장 고치고 싶을 때 | "이력서에서 ○○ 부분 고쳐줘" — 발행본을 가져와 그 부분만 수정·재발행 |
크게 갱신하고 싶을 때 |
|
career(경력기술서 섹션·기본 발행) · skills(링크드인/이력서 스킬 목록) ·
github(프로필 README) · full(상세 리포트). /aicv format=<양식>으로 선택.
작성 원칙(가이드에 내장): 활동량 숫자(호출·토큰량) 배제, 만든 것·산출물 수치만, 구체 사례는 STAR 압축형 + 고객사 익명화, 실제 링크 첨부.
소스 | 경로 | 수준 |
Claude Code |
| 전체 (도구·스킬·확장·사례 후보) |
Codex CLI |
| 토큰·모델 |
Gemini CLI |
| 토큰·모델 |
대화 원문·프롬프트·파일 내용은 어떤 필드에도 담기지 않습니다 (집계값과 이름표만).
세션 제목(사례 후보)은 로컬 전용 — 발행 시 클라이언트·서버 양쪽에서 제거됩니다.
프로젝트 경로는 별칭+해시. 실경로 포함 팩은 서버가 거부합니다.
프로필은 기본 비공개, 발행할 때마다 공개/비공개 상태를 알려줍니다.
이력서에 싣고 싶은 링크는 ~/.aicv/config.json의 links에 등록.
증거 팩 스키마 v1 — 블록 구조·버전 정책
pip install -r server/requirements.txt
uvicorn server.main:app --port 8100또는 Containerfile로 이미지 빌드 (main 푸시 시 ghcr.io 자동 빌드).
환경변수: SECRET_KEY(필수), GOOGLE_CLIENT_ID·AUTH_GOOGLE_ONLY(선택 — tokenbill과 동일한 로그인 방식).
자체 포탈을 쓰려면 MCP 등록 시 --server https://내포탈 추가.
This server cannot be deployed
Browser-local and CLI static evidence for deployed AI model artifacts.
Privacy-first work tracking with summaries, reports, coaching, and AI-ready long-term memory.
Private, portable memory and reusable skills for AI agents.
Cross-device AI memory with encrypted activity capture and context handoff between AI tools
