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-mcpDer Server liest dieselbe Datenbank wie die CLI:
Variable | Standard |
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Related MCP server: mcp-jobs
Exponierte Werkzeuge
Werkzeug | Wann aufrufen |
| Jede Frage zu Stellen, geforderten Kompetenzen, beobachteten Gehältern, Aktivität eines Unternehmens |
| Eine Anzeige vollständig lesen, nachdem sie gefunden wurde |
| Entdecken, was der Korpus enthält, bevor man filtert (Kantone, Unternehmen, Quellen) |
| Trendfragen: was am meisten nachgefragt wird, nach Region oder Quelle |
| Volumen der pro Tag veröffentlichten Angebote |
| Gesamtübersicht — zuerst aufrufen, um zu wissen, was die Datenbank enthält |
| 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_jobgibt den vollständigen Text einer einzigen Anzeige zurück;limitist auf 50 begrenzt, unabhängig vom angeforderten Wert;jede Antwort unterscheidet
total(Treffer) vonreturned(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 temporaireThis server cannot be installed
Maintenance
Resources
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