Job Matcher MCP

🎯 基于AI的求职与简历定制MCP（模型上下文协议）服务器

一分钟内自动化求职并为每个职位定制简历。由职位API和Claude LLM提供支持。

📋 目录

• 快速开始（5分钟）

• 功能特性

• 安装

• 配置

• 使用说明

• MCP工具参考

• 架构

• 故障排除

🚀 快速开始

目标： 5分钟内让服务器运行并使用模拟数据（无需API密钥）。

1. 克隆仓库

\bash cd job-matcher-mcp \

2. 安装依赖

\bash pip install -r requirements.txt \

3. 使用模拟数据运行

\bash export USE_MOCK_DATA=true python mcp_server.py \

预期输出： \

=== 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...", ... } \

✅ 成功！ MCP服务器已正常工作。现在添加真实API密钥。

✨ 功能特性

🔧 安装

前提条件

• Python 3.10或更高版本

• pip（Python包管理器）

• Git

步骤1：克隆仓库

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

步骤2：创建虚拟环境（推荐）

\bash

macOS/Linux

python3 -m venv venv source venv/bin/activate

Windows

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

步骤3：安装依赖

\bash pip install -r requirements.txt \

⚙️ 配置

1. 获取API密钥

Adzuna API（免费）

1. 访问 https://developer.adzuna.com/

2. 创建一个账户

3. 创建一个应用以获取App ID和App Key

4. 免费层：约100次请求/天

Anthropic Claude API（付费，每月0.50-5美元）

1. 访问 https://console.anthropic.com/

2. 创建一个账户

3. 生成一个API密钥

4. 定价：约每1000个输入token 0.003美元，每1000个输出token 0.015美元

2. 创建.env文件

\bash cp .env.example .env \

3. 将API密钥添加到.env

\env ADZUNA_APP_ID=你的实际应用ID ADZUNA_APP_KEY=你的实际应用密钥 ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-你的实际API密钥 USE_MOCK_DATA=false LOG_LEVEL=INFO \

4. 加载环境变量

\bash

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 } } \

💻 使用说明

运行服务器

\bash python mcp_server.py \

使用curl测试（示例）

\bash

搜索职位

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 }'

定制简历

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

Python示例

\python from mcp_server import JobMatcherMCPServer

server = JobMatcherMCPServer()

搜索职位

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

定制简历

resume = server.customize_resume( base_resume="你的简历文本...", job_description="职位描述...", template="modern" ) print(resume) \

🛠️ MCP工具参考

工具1：\search_jobs\

根据条件搜索职位列表。

输入模式

\json { "role": "Product Manager", // 必填：职位名称 "location": "San Francisco, CA", // 必填：地理位置 "experience_years": 5, // 必填：工作经验年数 "max_results": 10, // 可选：结果限制（默认：10） "use_mock_data": false // 可选：使用模拟数据（默认：false） } \

输出模式

\json { "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": "我们正在寻找..." } ], "total_found": 123, "search_time_ms": 1234, "error": null } \

示例

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

工具2：\customize_resume\

使用AI为特定职位定制简历。

输入模式

\json { "base_resume": "# Jane Doe...", // 必填：你的简历文本 "job_description": "我们正在寻找...", // 必填：职位发布内容 "template": "modern", // 可选：modern|classic|minimal "use_mock_data": false // 可选：使用模拟数据 } \

输出模式

\json { "success": true, "customized_resume": "# Jane Doe...", "match_analysis": { "skills_match_percentage": 82, "matched_skills": ["Product Management", "Leadership"], "missing_skills": ["Machine Learning", "Cloud"], "suggestions": ["如果适用，添加ML经验"], "keywords_added": ["Data-driven", "Cross-functional"] }, "generation_time_ms": 2345, "error": null } \

示例

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

🏗️ 架构

┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ User/AI Agent (Chat, Script, API Client) │ └────────────────┬────────────────────────────────────┘ │ MCP Protocol ┌────────────────▼────────────────────────────────────┐ │ Job Matcher MCP Server │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Tool: search_jobs() │ │ │ │ - Query Adzuna API │ │ │ │ - Parse & structure results │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Tool: customize_resume() │ │ │ │ - Send to Claude API │ │ │ │ - Parse & return customized resume │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ External APIs │ │ │ │ - Adzuna Job Search API │ │ │ │ - Anthropic Claude API │ │ │ └──────────────────────────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘

🔍 故障排除

问题：\ModuleNotFoundError: No module named 'anthropic'\

解决方案： 安装依赖
\bash pip install -r requirements.txt \

问题：\API request failed: Unauthorized\

解决方案： 检查.env中的API密钥
\bash

验证密钥是否已设置

echo $ADZUNA_APP_ID echo $ANTHROPIC_API_KEY \

问题：\No jobs found\

解决方案： 尝试不同的职位/地点，或增加max_results
\python

尝试更广泛的搜索

jobs = server.search_jobs( role="Manager", # 更通用的术语 location="New York, NY", experience_years=5, max_results=50 ) \

问题：\Claude API response too slow\

解决方案： 使用模拟数据进行测试
\python resume = server.customize_resume( base_resume="...", job_description="...", use_mock_data=True # 跳过API调用 ) \

问题：\Rate limit exceeded\

解决方案： Adzuna免费层有限制。实现缓存：
\python

存储职位搜索结果

cached_jobs = {} key = f"{role}{location}{experience_years}" if key not in cached_jobs: cached_jobs[key] = server.search_jobs(...) \

🚢 部署

部署到Vercel

\bash

1. 在https://vercel.com创建Vercel账户

2. 安装Vercel CLI

npm install -g vercel

3. 部署

vercel

4. 在Vercel仪表板中添加环境变量

Settings → Environment Variables

\

部署到Railway

\bash

1. 在https://railway.app创建Railway账户

2. 连接你的Git仓库

3. 在Railway仪表板中添加环境变量

\

📊 性能指标（目标）

📚 API参考

• Adzuna API: https://developer.adzuna.com/docs

• Claude API: https://docs.anthropic.com/

• MCP Protocol: https://modelcontextprotocol.io/

📝 许可证

MIT许可证 - 详见LICENSE文件

👨‍💼 作者

为正在求职转型的技术产品经理构建。

版本： 1.0.0
最后更新： 2026-08-17
状态： MVP就绪