Resume Analyzer MCP Server 📄🎯

Открытый Model Context Protocol (MCP) сервер, написанный на Python (SDK mcp), который позволяет ИИ-моделям (Claude, Antigravity, Cursor) анализировать резюме, рассчитывать объективные ATS-оценки (Applicant Tracking System) и предлагать улучшения CV под конкретную вакансию.

🌟 Возможности

🛠️ Инструменты

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

   • Оценивает структурную полноту (Резюме, Опыт, Образование, Навыки, Проекты).

   • Определяет глаголы действия с высокой эффективностью и количественные показатели производительности (например, %, $, множители).

   • Выявляет ключевые навыки, соответствующие должности.

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

   • Генерирует практические рекомендации по улучшению пунктов, адаптированные под конкретную должность.

   • Выявляет слабые/пассивные формулировки и рекомендует более сильные глаголы действия.

   • Применяет «формулу XYZ» от Google (Достиг X, измеряемый через Y, путём выполнения Z).

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

   • Сравнивает текст резюме с целевым описанием вакансии.

   • Рассчитывает точный процент совпадения ATS (например, ATS Score: 82%).

   • Формирует коэффициент совпадения ключевых слов, совпавшие термины и критически важные отсутствующие ключевые слова.

📚 Ресурсы

• resume://sample-template: Стандартный шаблон CV в формате Markdown.

• rules://ats-guidelines: Стандарты парсинга ATS и критерии оценки пунктов резюме.

💬 Промпты

• full_resume_review: Готовый шаблон промпта для проведения комплексного карьерного обзора.

Related MCP server: resume-tailor-mcp

💬 Примеры запросов для пользователей и клиентов

1. Структурный анализ резюме (analyze_resume)

«Можешь использовать analyze_resume, чтобы проверить моё CV ниже на позицию Backend Engineer?»

# 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. Оценка совпадения ATS (calculate_ats_score)

«Пожалуйста, запусти calculate_ats_score, чтобы проверить мой процент совпадения с этим описанием вакансии.»

• Резюме: Навыки: Python, SQL, PostgreSQL, Docker

• Описание вакансии: Ищем Senior Backend Engineer с опытом работы в Python, SQL, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD.

3. Практические рекомендации по CV (suggest_improvements)

«Можешь запустить suggest_improvements для моего резюме на позицию Data Engineer?»

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

4. Получение ресурсов

«Можешь прочитать ресурс resume://sample-template, чтобы показать мне стандартный формат резюме?»

🚀 Быстрый старт и локальная настройка

1. Предварительные требования

• Python 3.10 или выше

• Git

2. Установка

Клонируйте или перейдите в рабочую область проекта:

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 .

🧪 Запуск локальных проверочных тестов

Запустите автоматизированный набор интеграционных тестов, который программно запускает MCP-сервер через stdio и проверяет вызовы инструментов, ресурсы и промпты:

python test_client.py

🔌 Подключение к MCP-клиентам

Конфигурация Claude Desktop

Добавьте конфигурацию сервера в ваш 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"
      ]
    }
  }
}

Конфигурация Antigravity / Gemini

Добавьте в файл .agents/mcp_config.json вашего рабочего пространства или ~/.gemini/config/mcp_config.json:

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

☁️ Развёртывание на маркетплейсе Smithery MCP

Smithery позволяет разработчикам находить, размещать и устанавливать MCP-серверы автоматически.

Шаг 1: Отправьте репозиторий на 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

Шаг 2: Публикация на Smithery

1. Посетите smithery.ai и войдите через GitHub.

2. Нажмите Submit Server и выберите ваш репозиторий resume-analyzer-mcp.

3. Smithery автоматически соберёт ваш контейнер из smithery.yaml и Dockerfile и отобразит ваш README.md с интерактивными примерами запросов!

📄 Лицензия

Лицензия MIT. Бесплатно для коммерческого и некоммерческого использования.