job-search-mcp

Claude Desktop 用の個人向け求人検索アシスタントです。Claude に求人を探してもらうと、実際の求人ボードを検索し、あなたへの適合度を 0〜100 でスコアリングして、ワンクリックで選別できるランキングボードに表示します。すべてローカルで動作し、API キーやアカウントは不要です。

これは MCP App です。Claude Desktop が通信する小さなサーバーと、チャット内に直接表示されるインラインボードで構成されています。

対象範囲: 米国のソフトウェアエンジニアリング職向けに調整されています（組み込みのソースとロールフィルターは米国のテック企業を対象としています）。他の職種や地域では検索結果が少なくなります。

対応環境: Claude Desktop 向けに構築・テストされています。ローカル（stdio）サーバーを実行し、MCP App UI をレンダリングする他の MCP クライアント（VS Code (Copilot)、Cursor、Goose など）でも動作するはずです（未テスト）。リモート専用クライアント（ChatGPT、Web/モバイル版 Claude）はローカルサーバーを起動できないため、動作しません。

機能

• 実際の求人ボードを検索 — LinkedIn に加えて 8 つの ATS/求人ソース（Greenhouse、Lever、Ashby、Workday、SmartRecruiters、Hacker News、RemoteOK、Remotive）を、あなたの対象ロールと場所を使って検索します。

• 各求人を あなた 向けにスコアリング — Claude が完全な説明文を読み、あなたのスキル、経験年数、シニア度の適合、ロールを考慮して、0〜100 の適合スコアと一言の理由を付けます。

• 素早く選別可能 — 各カードで Apply / Skip、または一括操作（「60 未満をすべて却下」など）。

• 記憶する — 進行中のショートリスト、応募済みのトラッカーを保持し、同じ求人を（6 か月間）二度表示しません。

Related MCP server: Jobless MCP

セットアップ

1. Claude Desktop にこのアプリを認識させます。 設定ファイルを開きます：

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

"mcpServers" の下にこれを追加します。npx が 公開パッケージ を取得してくれるので、クローンやビルドは不要です：

{
  "mcpServers": {
    "job-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@servation/job-search-mcp"]
    }
  }
}

2. Claude Desktop を完全に終了して再起動します（Windows ではシステムトレイから終了してください。ウィンドウを閉じるだけでは不十分です）。以上です。

npm install
npm run build

代わりに設定でこのフォルダの dist/main.js を指定します：

{
  "mcpServers": {
    "job-search": {
      "command": "node",
      "args": ["D:\\job-search-mcp\\dist\\main.js"]
    }
  }
}

使い方

Claude に話しかけるだけです。例：

• 「プロフィールを保存」 — まず履歴書を貼り付けます。Claude がスキル、ロール、経験年数、場所を抽出し、検索とスコアリングをあなたに合わせます。

• 「カリフォルニアのシニアレベルのバックエンドエンジニアの求人を今週投稿されたもので探して」

• 「応募者が少ない求人を探して」 — LinkedIn の早期応募者フィルターを追加します。

• 「60 未満をすべて却下して」

• 「応募したものを表示して」

• 「ボードを再スコアリングして」

典型的な初回実行：プロフィールを保存 → 「求人を探す」 → Claude がスコアリングしてランキングボードを表示 → あなたが Apply/Skip を選択。

ボード

ボードは進行中のショートリストです。求人は Apply（トラッカーに移動）または Skip（完全に非表示）するまでボードに残ります。新しい検索では、ボード上、トラッカー内、却下済み、または過去 6 か月に表示された求人を自動的にスキップするため、同じ求人を続けて二度見ることはありません。

カードの Applied または Skip をクリックするか、Claude に指示します。ウィジェットで選別した内容は保持されます。

ツール（参考用）

これらのツールを名前で呼ぶことはほとんどありません（Claude が適切なものを選びます）が、内部では次のようになっています：

データの保存場所

データはマシン上の 1 つの JSON ファイルに保存されます。クラウドはなく、検索する求人ボード以外には何も送信されません：

• インストール版: ~/.job-search-mcp/jobs.json

• ソースから実行: ./data/jobs.json

• JOB_SEARCH_MCP_DATA 環境変数で上書き可能。

オプション: LinkedIn Premium モード

デフォルトでは、LinkedIn はパブリックゲストエンドポイントを使用します。ログイン不要でアカウントログインのリスクもなく、完全な求人説明文が得られます。自動アクセスは依然として自分の IP から実行され、ゲストモードでも LinkedIn の利用規約に違反することに注意してください。自己責任で使用してください。よりリッチな/Premium データが必要な場合は、サーバー設定に env ブロックを追加して、ログイン済みアカウントを使用できます：

"job-search": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@servation/job-search-mcp"],
  "env": {
    "LINKEDIN_LI_AT": "<your li_at cookie>",
    "LINKEDIN_JSESSIONID": "ajax:1234567890123456789"
  }
}

ログイン済みの linkedin.com タブ → DevTools → Application → Cookies から両方の Cookie を取得します。

⚠️ 注意: これは LinkedIn の利用規約に違反し、アカウントがフラグ付けされたり制限されたりする可能性があります。Cookie は約 1 か月で期限切れになり、LinkedIn の内部エンドポイントは予告なく変更されます。何か失敗した場合は自動的にゲストモードにフォールバックします。完全に安全を保つには（ゲストのみ）、env ブロックを省略してください。

スコアリングの仕組み

Claude（ホストモデル）が直接スコアリングを行います。各説明文を読み、適合度を判断するため、精度が高いです。決定論的な式（scoring.ts の computeMatchScore）は、すべてを過大評価しがちな弱いローカルモデルを使用する場合のフォールバックとして保持されていますが、デフォルトでは有効ではありません。

開発

npm run typecheck    # type-check UI + server + harness
npm run build        # build the UI bundle (vite single-file) + compile the server (tsc)
npm run serve:stdio  # run the server from source (tsx) for local testing
npm run harness      # work on the review UI without Claude Desktop (see harness/)
npm run canary       # check every job source is still returning postings

サーバーは stdio のみ（main.ts → server.ts）。UI は React アプリで、単一のインライン HTML ファイル（src/mcp-app.tsx → dist/mcp-app.html）にバンドルされ、サーバーが ui:// リソースとして提供します。

UI を開発するときは harness/ を使用します。これは Claude Desktop のローカル代替で、合成ジョブストアと実際の ui/* ブリッジに対してウィジェットをレンダリングします。ブラウザタブで dist/mcp-app.html を開くと「Connecting…」と表示されるだけで、壊れやすい部分（リンクの開閉、テーマ、マウント後の更新）はすべてホスト経由なので、相手側にホストがある場合にのみ表示されます。

求人ソースが停止した場合、npm run canary でどのソースかがわかります。企業スラッグは頻繁に腐るため、修正は通常、新しいリリースではなく、updateCompanyDirectoriesFromRegistry() が実行時に再読み取りするリモートスラッグレジストリに属します。