cd job-matcher-mcp

pip install -r requirements.txt

export USE_MOCK_DATA=true
python mcp_server.py

=== Testing search_jobs ===
{
  "success": true,
  "job_listings": [
    {
      "id": "mock_1",
      "title": "Senior Product Manager",
      "company": "TechCorp Inc",
      "location": "San Francisco, CA",
      ...
    }
  ],
  ...
}

=== Testing customize_resume ===
{
  "success": true,
  "customized_resume": "# John Doe...",
  ...
}

git clone https://github.com/yourusername/job-matcher-mcp.git
cd job-matcher-mcp

# macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Windows
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env

ADZUNA_APP_ID=tu_app_id_real
ADZUNA_APP_KEY=tu_app_key_real
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-tu_clave_api_real
USE_MOCK_DATA=false
LOG_LEVEL=INFO

# macOS/Linux
export $(grep -v '^#' .env | xargs)

# Windows PowerShell
Get-Content .env | ForEach-Object {
  $name, $value = $_.Split('=')
  if ($name) { Set-Item -Path env:$name -Value $value }
}

python mcp_server.py

# Buscar empleos
curl -X POST http://localhost:8000/tools/search_jobs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "role": "Product Manager",
    "location": "San Francisco, CA",
    "experience_years": 5,
    "max_results": 10
  }'

# Personalizar currículum
curl -X POST http://localhost:8000/tools/customize_resume \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "base_resume": "...",
    "job_description": "...",
    "template": "modern"
  }'

from mcp_server import JobMatcherMCPServer

server = JobMatcherMCPServer()

# Buscar empleos
jobs = server.search_jobs(
    role="Product Manager",
    location="San Francisco, CA",
    experience_years=5,
    max_results=10
)
print(jobs)

# Personalizar currículum
resume = server.customize_resume(
    base_resume="Tu texto de currículum aquí...",
    job_description="Descripción del empleo aquí...",
    template="modern"
)
print(resume)

{
  "role": "Product Manager",              // Requerido: Título del puesto
  "location": "San Francisco, CA",        // Requerido: Ubicación geográfica
  "experience_years": 5,                  // Requerido: Años de experiencia
  "max_results": 10,                      // Opcional: Límite de resultados (por defecto: 10)
  "use_mock_data": false                  // Opcional: Usar datos simulados (por defecto: false)
}

{
  "success": true,
  "job_listings": [
    {
      "id": "12345",
      "title": "Senior Product Manager",
      "company": "TechCorp",
      "location": "San Francisco, CA",
      "link": "https://...",
      "salary_min": 120000,
      "salary_max": 160000,
      "posted_date": "2026-08-17T10:00:00Z",
      "description_snippet": "Buscamos a..."
    }
  ],
  "total_found": 123,
  "search_time_ms": 1234,
  "error": null
}

jobs = server.search_jobs(
    role="Product Manager",
    location="Remoto",
    experience_years=3,
    max_results=5
)

{
  "base_resume": "# Jane Doe...",                     // Requerido: Texto de tu currículum
  "job_description": "Buscamos a...",                 // Requerido: Publicación del empleo
  "template": "modern",                               // Opcional: modern|classic|minimal
  "use_mock_data": false                              // Opcional: Usar datos simulados
}

{
  "success": true,
  "customized_resume": "# Jane Doe...",
  "match_analysis": {
    "skills_match_percentage": 82,
    "matched_skills": ["Product Management", "Leadership"],
    "missing_skills": ["Machine Learning", "Cloud"],
    "suggestions": ["Agrega experiencia en ML si aplica"],
    "keywords_added": ["Data-driven", "Cross-functional"]
  },
  "generation_time_ms": 2345,
  "error": null
}

customized = server.customize_resume(
    base_resume=open("resume.txt").read(),
    job_description=open("job_posting.txt").read(),
    template="modern"
)

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Usuario/Agente IA (Chat, Script, Cliente API)     │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
                 │ Protocolo MCP
┌────────────────▼────────────────────────────────────┐
│         Servidor Job Matcher MCP                    │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│ │  Herramienta: search_jobs()                  │   │
│ │  - Consulta API de Adzuna                    │   │
│ │  - Analiza y estructura resultados           │   │
│ └──────────────────────────────────────────────┘   │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│ │  Herramienta: customize_resume()             │   │
│ │  - Envía a API de Claude                     │   │
│ │  - Analiza y devuelve currículum personalizado│   │
│ └──────────────────────────────────────────────┘   │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│ │  APIs Externas                               │   │
│ │  - API de Búsqueda de Empleo de Adzuna       │   │
│ │  - API de Anthropic Claude                   │   │
│ └──────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

pip install -r requirements.txt

# Verifica que las claves estén configuradas
echo $ADZUNA_APP_ID
echo $ANTHROPIC_API_KEY

# Intenta una búsqueda más amplia
jobs = server.search_jobs(
    role="Manager",  # Término más general
    location="New York, NY",
    experience_years=5,
    max_results=50
)

resume = server.customize_resume(
    base_resume="...",
    job_description="...",
    use_mock_data=True  # Omite la llamada a la API
)

# Almacena resultados de búsqueda de empleo
cached_jobs = {}
key = f"{role}*{location}*{experience_years}"
if key not in cached_jobs:
    cached_jobs[key] = server.search_jobs(...)

# 1. Crea una cuenta en Vercel en https://vercel.com
# 2. Instala la CLI de Vercel
npm install -g vercel
# 3. Despliega
vercel
# 4. Agrega variables de entorno en el panel de Vercel
# Settings → Environment Variables

# 1. Crea una cuenta en Railway en https://railway.app
# 2. Conecta tu repositorio de Git
# 3. Agrega variables de entorno en el panel de Railway