Resume Analyzer MCP Server 📄🎯

Un servidor Model Context Protocol (MCP) de código abierto construido con Python (SDK mcp) que permite a los modelos de IA (Claude, Antigravity, Cursor) analizar currículums, calcular puntuaciones ATS (Sistema de Seguimiento de Candidatos) objetivas y sugerir mejoras del CV adaptadas al puesto.

🌟 Características

🛠️ Herramientas

1. analyze_resume(resume_text: str, target_job_title: str)

   • Evalúa la completitud estructural (Resumen, Experiencia, Educación, Habilidades, Proyectos).

   • Detecta verbos de acción de alto impacto y métricas de rendimiento cuantitativas (p. ej. %, $, multiplicadores).

   • Identifica habilidades clave alineadas con el puesto.

2. suggest_improvements(resume_text: str, target_job_title: str)

   • Genera mejoras prácticas y adaptadas al puesto para los puntos del currículum.

   • Identifica frases débiles/pasivas y recomienda mejoras con verbos de alto impacto.

   • Aplica la 'Fórmula XYZ' de Google (Logré X, medido por Y, haciendo Z).

3. calculate_ats_score(resume_text: str, job_description: str)

   • Compara el texto del currículum con la descripción del puesto objetivo.

   • Calcula un porcentaje de coincidencia ATS preciso (p. ej. Puntuación ATS: 82%).

   • Genera la proporción de coincidencia de palabras clave, los términos coincidentes y las palabras clave críticas que faltan.

📚 Recursos

• resume://sample-template: Plantilla de CV en markdown estándar del sector.

• rules://ats-guidelines: Estándares de análisis ATS y criterios de puntuación de los puntos del currículum.

💬 Prompts

• full_resume_review: Plantilla de prompt predefinida para ejecutar un flujo de trabajo de revisión profesional de principio a fin.

Related MCP server: resume-tailor-mcp

💬 Ejemplos de Prompts para Usuarios y Clientes

1. Análisis Estructural del Currículum (analyze_resume)

"¿Puedes usar analyze_resume para revisar mi CV a continuación para un puesto de Ingeniero Backend?"

# John Smith
Skills: Python, PostgreSQL, Docker, REST APIs
Experience: Software Engineer at Acme Inc. Developed backend APIs in Python and reduced database latency by 30%.
Education: B.S. in Computer Science

2. Puntuación de Coincidencia ATS (calculate_ats_score)

"Por favor, ejecuta calculate_ats_score para comprobar mi porcentaje de coincidencia con esta descripción de puesto."

• Currículum: Skills: Python, SQL, PostgreSQL, Docker

• Descripción del puesto: Seeking Senior Backend Engineer proficient in Python, SQL, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD.

3. Recomendaciones Prácticas para el CV (suggest_improvements)

"¿Puedes ejecutar suggest_improvements en mi currículum para un puesto de Ingeniero de Datos?"

Worked on data pipelines. Helped with SQL queries and handled daily reports.

4. Obtener Recursos

"¿Puedes leer el recurso resume://sample-template para mostrarme un formato de currículum estándar?"

🚀 Inicio Rápido y Configuración Local

1. Requisitos Previos

• Python 3.10 o superior

• Git

2. Instalación

Clona o navega al espacio de trabajo del proyecto:

cd D:\dev\resume-analyzer-mcp

# Create and activate virtual environment
python -m venv .venv
# On Windows PowerShell:
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -e .

🧪 Ejecución de Pruebas de Verificación Locales

Ejecuta el conjunto de pruebas de integración automatizadas que inicia programáticamente el servidor MCP mediante stdio y verifica las llamadas a herramientas, recursos y prompts:

python test_client.py

🔌 Conexión a Clientes MCP

Configuración de Claude Desktop

Añade la configuración del servidor a tu claude_desktop_config.json:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "resume-analyzer": {
      "command": "D:\\dev\\resume-analyzer-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\dev\\resume-analyzer-mcp\\server.py"
      ]
    }
  }
}

Configuración de Antigravity / Gemini

Añade a tu configuración .agents/mcp_config.json o ~/.gemini/config/mcp_config.json del espacio de trabajo:

{
  "mcpServers": {
    "resume-analyzer": {
      "command": "python",
      "args": ["D:/dev/resume-analyzer-mcp/server.py"]
    }
  }
}

☁️ Despliegue en el Marketplace MCP de Smithery

Smithery permite a los desarrolladores descubrir, alojar e instalar servidores MCP automáticamente.

Paso 1: Subir el Repositorio a GitHub

git add .
git commit -m "Add example prompts and documentation"
git remote add origin https://github.com/your-username/resume-analyzer-mcp.git
git push -u origin main

Paso 2: Publicar en Smithery

1. Visita smithery.ai e inicia sesión con GitHub.

2. Haz clic en Submit Server y selecciona tu repositorio resume-analyzer-mcp.

3. Smithery construye automáticamente tu contenedor a partir de smithery.yaml y Dockerfile y renderiza tu README.md con prompts de ejemplo interactivos.

📄 Licencia

Licencia MIT. Uso gratuito para fines comerciales y no comerciales.