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Glama
XavierBeheydt

jobs-scrape-mcp

jobs-scrape-mcp

MCP-Server (Model Context Protocol), der den Korpus jobs-scrape einer KI aussetzt.

Einmal verbunden, kann Claude direkt die gesammelten Angebote abfragen: „Welche Kompetenzen werden im Kanton Waadt nachgefragt?", „Wie viele Teilzeitangebote im Gesundheitswesen im August?", „Fasse mir diese Anzeige zusammen".

Installation

uv pip install git+https://github.com/XavierBeheydt/jobs-scrape-mcp.git
claude mcp add jobs-scrape -- uv run jobs-scrape-mcp

Der Server liest dieselbe Datenbank wie die CLI:

Variable

Standard

JOBS_SCRAPE_DB

data/jobs.db

JOBS_SCRAPE_DATA_DIR

data

Related MCP server: mcp-jobs

Exponierte Werkzeuge

Werkzeug

Wann aufrufen

search_jobs

Jede Frage zu Stellen, geforderten Kompetenzen, beobachteten Gehältern, Aktivität eines Unternehmens

get_job

Eine Anzeige vollständig lesen, nachdem sie gefunden wurde

list_facets

Entdecken, was der Korpus enthält, bevor man filtert (Kantone, Unternehmen, Quellen)

top_skills

Trendfragen: was am meisten nachgefragt wird, nach Region oder Quelle

timeline

Volumen der pro Tag veröffentlichten Angebote

stats

Gesamtübersicht — zuerst aufrufen, um zu wissen, was die Datenbank enthält

list_sources

Woher die Daten stammen und warum eine erwartete Quelle fehlen kann

Ressourcen: jobs://summary und jobs://sources.

Das Volumen der Antworten ist die eigentliche Herausforderung

Ein MCP-Werkzeug gibt sein Ergebnis in den Kontext des Modells zurück. Zwanzig vollständige Anzeigen — mehrere zehntausend Zeichen — würden diesen Kontext sättigen, ohne Nutzen: Man liest nicht zwanzig vollständige Beschreibungen, um auf „Welche Kompetenzen werden in Genf nachgefragt?" zu antworten.

Dieser Server wendet daher eine einfache Regel an:

  • Listen-Werkzeuge geben Auszüge (320 Zeichen) und die strukturierten Felder zurück, die zur Beurteilung der Relevanz dienen;

  • get_job gibt den vollständigen Text einer einzigen Anzeige zurück;

  • limit ist auf 50 begrenzt, unabhängig vom angeforderten Wert;

  • jede Antwort unterscheidet total (Treffer) von returned (zurückgegeben), damit das Modell weiß, dass es nur einen Teil sieht.

Keine Suchlogik hier

Das BM25-Ranking, die Facetten und die Aggregationen leben in jobs_scrape.search, im Kern des Projekts. Dieses Modul setzt sie lediglich aus. Die Suche bleibt an einer einzigen Stelle definiert — die Weboberfläche und der MCP-Server erben davon, und eine Verbesserung des Rankings kommt beiden zugute.

Werkzeugbeschreibungen: der Auslöser, nicht nur die Funktion

Das Modell wählt seine Werkzeuge anhand ihrer Beschreibung. Eine Beschreibung, die nur sagt, was ein Werkzeug tut, überlässt dem Modell das Raten, wann es es verwenden soll. Jedes Werkzeug nennt daher seinen Auslöser — „rufe dieses Werkzeug auf, sobald eine Frage verfügbare Stellen betrifft" — und ein Test stellt sicher, dass keine Beschreibung mager bleibt.

Entwicklung

uv venv
uv pip install git+https://github.com/XavierBeheydt/jobs-scrape.git
uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest -q      # hors ligne, base temporaire
F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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