Resume Analyzer MCP Server 📄🎯

一个基于 Python（mcp SDK）构建的开源 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许 AI 模型（Claude、Antigravity、Cursor）分析简历、计算客观的 ATS（申请人跟踪系统）评分，并建议针对职位定制的简历改进方案。

🌟 功能特性

🛠️ 工具

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

   • 评估结构完整性（摘要、经历、教育、技能、项目）。

   • 检测高影响力的动作动词和量化绩效指标（例如 %, $, multipliers）。

   • 识别与职位匹配的关键技能。

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

   • 生成可操作、针对职位定制的要点改进建议。

   • 识别薄弱/被动措辞，并推荐高影响力动词升级。

   • 应用 Google 'XYZ 公式'（通过做 Z 完成 X，以 Y 衡量）。

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

   • 将简历文本与目标职位描述进行比较。

   • 计算精确的 ATS 匹配百分比评分（例如 ATS 评分：82%）。

   • 生成关键词匹配率、匹配术语和关键缺失关键词。

📚 资源

• resume://sample-template：行业标准 Markdown 简历模板。

• rules://ats-guidelines：ATS 解析标准和要点评分标准。

💬 提示词

• full_resume_review：用于运行端到端职业审查工作流的预构建提示词模板。

Related MCP server: resume-tailor-mcp

💬 面向用户和客户的示例提示词

1. 简历结构分析（analyze_resume）

"你能使用 analyze_resume 审查我下面这份针对后端工程师职位的简历吗？"

# 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 匹配评分（calculate_ats_score）

"请运行 calculate_ats_score 检查我针对这份职位描述的匹配百分比。"

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

• 职位描述： Seeking Senior Backend Engineer proficient in Python, SQL, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD.

3. 可操作的简历建议（suggest_improvements）

"你能针对数据工程师职位对我的简历运行 suggest_improvements 吗？"

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

4. 获取资源

"你能读取 resume://sample-template 资源，向我展示标准简历格式吗？"

🚀 快速开始与本地设置

1. 前提条件

• Python 3.10 或更高版本

• Git

2. 安装

克隆或导航到项目工作区：

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 .

🧪 运行本地验证测试

运行自动化集成测试套件，该套件通过 stdio 以编程方式启动 MCP 服务器，并验证工具调用、资源和提示词：

python test_client.py

🔌 连接到 MCP 客户端

Claude Desktop 配置

将服务器配置添加到你的 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"
      ]
    }
  }
}

Antigravity / Gemini 配置

添加到你的工作区 .agents/mcp_config.json 或 ~/.gemini/config/mcp_config.json：

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

☁️ 部署到 Smithery MCP 市场

Smithery 允许开发者自动发现、托管和安装 MCP 服务器。

第 1 步：将仓库推送到 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

第 2 步：发布到 Smithery

1. 访问 smithery.ai 并使用 GitHub 登录。

2. 点击 提交服务器 并选择你的 resume-analyzer-mcp 仓库。

3. Smithery 会自动从 smithery.yaml 和 Dockerfile 构建你的容器，并渲染你的 README.md 及交互式示例提示词！

📄 许可证

MIT 许可证。免费用于商业和非商业用途。