Resume Analyzer MCP 서버 📄🎯

AI 모델(Claude, Antigravity, Cursor)이 이력서를 분석하고, 객관적인 ATS(지원자 추적 시스템) 점수를 산출하며, 직무에 맞춘 이력서 개선안을 제안할 수 있도록 하는 오픈소스 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. Python(mcp SDK)으로 구축되었습니다.

🌟 주요 기능

🛠️ 도구

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

   • 구조적 완성도(요약, 경력, 학력, 기술, 프로젝트)를 평가합니다.

   • 영향력 있는 동사와 정량적 성과 지표(예: %, $, 배수)를 감지합니다.

   • 직무에 부합하는 핵심 기술을 식별합니다.

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

   • 실행 가능하고 직무에 맞춘 불릿 포인트 개선안을 생성합니다.

   • 약하거나 수동적인 표현을 찾아 영향력 있는 동사로의 업그레이드를 권장합니다.

   • Google 'XYZ 공식'(Y로 측정된 X 달성, Z를 통해)을 적용합니다.

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

   • 이력서 텍스트를 대상 직무 설명과 비교합니다.

   • 정확한 ATS 일치율 점수(예: ATS 점수: 82%)를 계산합니다.

   • 키워드 일치율, 일치 용어, 중요한 누락 키워드를 생성합니다.

📚 리소스

• resume://sample-template: 업계 표준 마크다운 이력서 템플릿.

• rules://ats-guidelines: ATS 파싱 표준 및 불릿 포인트 채점 기준.

💬 프롬프트

• full_resume_review: 종합 경력 검토 워크플로우를 실행하기 위한 사전 구축 프롬프트 템플릿.

Related MCP server: resume-tailor-mcp

💬 사용자 및 클라이언트를 위한 예시 프롬프트

1. 이력서 구조 분석 (analyze_resume)

"백엔드 엔지니어 포지션에 대해 아래 제 이력서를 검토하는 데 analyze_resume를 사용해 주시겠어요?"

# 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. ATS 일치 점수 (calculate_ats_score)

"이 채용 공고에 대한 제 일치율을 확인하려고 calculate_ats_score를 실행해 주세요."

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

• 채용 공고: Python, SQL, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD에 능숙한 시니어 백엔드 엔지니어를 찾습니다.

3. 실행 가능한 이력서 추천 (suggest_improvements)

"데이터 엔지니어 역할에 맞게 제 이력서에 suggest_improvements를 실행해 주시겠어요?"

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

4. 리소스 가져오기

"표준 이력서 양식을 보여주기 위해 resume://sample-template 리소스를 읽어 주시겠어요?"

🚀 빠른 시작 및 로컬 설정

1. 사전 요구 사항

• Python 3.10 이상

• Git

2. 설치

프로젝트 작업 공간을 복제하거나 이동합니다:

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 .

🧪 로컬 검증 테스트 실행

stdio를 통해 MCP 서버를 프로그래밍 방식으로 시작하고 도구 호출, 리소스 및 프롬프트를 확인하는 자동화된 통합 테스트 스위트를 실행합니다:

python test_client.py

🔌 MCP 클라이언트에 연결

Claude Desktop 구성

claude_desktop_config.json에 서버 구성을 추가합니다:

• 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"
      ]
    }
  }
}

Antigravity / Gemini 구성

작업 공간의 .agents/mcp_config.json 또는 ~/.gemini/config/mcp_config.json에 추가합니다:

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

☁️ Smithery MCP 마켓플레이스에 배포

Smithery를 사용하면 개발자가 MCP 서버를 자동으로 검색, 호스팅, 설치할 수 있습니다.

1단계: 저장소를 GitHub에 푸시

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

2단계: Smithery에 게시

1. smithery.ai를 방문하여 GitHub로 로그인합니다.

2. Submit Server를 클릭하고 resume-analyzer-mcp 저장소를 선택합니다.

3. Smithery가 smithery.yaml 및 Dockerfile에서 컨테이너를 자동으로 빌드하고 대화형 샘플 프롬프트와 함께 README.md를 렌더링합니다!

📄 라이선스

MIT 라이선스. 상업적 및 비상업적 용도로 무료입니다.