Portfolio MCP
Portfolio MCP
Aiman Tariqの実際のCVとポートフォリオの内容を、AIアシスタントが直接照会できるツールとリソースとして公開するMCP(Model Context Protocol)サーバーです。履歴書PDFのテキスト抽出が偶然生む内容に依存するのではなく、本人のデータから裏付けのある回答を得ます。
このサーバーをClaude Desktop、Claude Code、Cursorに追加して「AimanにRAG経験はありますか?」や「Audiキャンプで何を作りましたか?」と質問すると、アシスタントはツールを呼び出し、本人のデータから直接得た裏付けのある答えを返し、それを引用できます。
なぜこのプロジェクトか
MCPは生まれてからまだ1年ほどで、2026年にGitHubプロフィールを流し読みする技術者にとって、MCPは今でも現代的で切れ味のよいツール知識として映ります。オープンソースの「ポートフォリオをMCPサーバーにする」プロジェクトはすでにいくつか存在します(sohumsuthar/portfolio-mcp、Mrinank-Bhowmick/MCV)。これは同じパターンを踏襲しつつ、彼らのコードを再利用するのではなくAiman自身のデータに対してゼロから書かれたもので、高速で小規模、そして実用的なツールです。採用担当者のAIアシスタントは、履歴書パーサーに頼らず、このサーバーを直接参照できます。
Related MCP server: kazejev-personal
公開する内容
6つのツール:
get_about()- 概要、現在の役割、学歴get_experience(role="")- 職務経験(任意で1つの役割に絞り込み可能)get_projects(name="")- プロジェクトの解説(任意で1つのプロジェクトに絞り込み可能)get_skills(category="")- スキル一覧(任意で1つのカテゴリに絞り込み可能)get_contact()- メール、ポートフォリオサイト、LinkedIn、GitHub、所在地search_portfolio(query)- 全コンテンツに対する自由形式の検索。呼び出し側がどのツールが該当するか分からない場合に使います
5つのリソース(生のMarkdownファイル)はURIで参照できます(portfolio://about、portfolio://experience、portfolio://projects、portfolio://skills、portfolio://contact)。これは、ツールを一つずつ呼び出すのではなく、知識ベース全体をコマーコンテキストとして事前に読み込みたいクライアント向けです。
ツールだけでなくリソースも意図的に含めています。MCPには、ツール(モデルが起動するアクション)とリソース(パッシブでURI参照されるデータ)という明確な区別があり、このサーバーは、多くのチュートリアルが示す片方だけでなく、その両方を実演しています。
設計判断
ツールは構造化JSONではなく、フィルタ済みのテキストを返します。 get_experience("PookiDevs") は、名前付きフィールドを持つパース済みオブジェクトではなく、一致するMarkdownセクションを文字列として返します。この程度の規模の知識ベース(少数のファイル、一人分)では、モデルが適切に作られたMarkdownセクションを読むことは。JSONスキーマをパースするのとい説明度に役立ちますし、data/experience.md に新しい経歴を追加しても、server.py を変更する必要がありません。
検索は埋め込みベクトルではなく、単語オーバーラップを使います。
search_portfolioは、ベクターインデックスではなく、セクションごとにクエリのキーワード出現数を数えます。このサーバーはmcpパッケージ以外に依存関係がありません(ChromaDBもscikit-learnも、ダウンロードするモデルもなし)。インストールが本当に速く、問題規模(数ダースの短いセクションであって、巨大なコーパスではない)に一致します。仲間のリポジトリであるask-my-portfolioのよりスマートな検索方式を使いたい場合は、file_portfolioをapp/rag.pyを呼び出す小さな関数に丸ごと差し替えできます。データファイルは
ask-my-portfolio/data/をミラーします。 両プロジェクトは同一人物を対象にしているため、ここにあるdata/about.md、experience.md、projects.md、skills.mdはask-my-portfolioプロジェクトのファイルのコピーです(contact.mdはこのサーバーだけで必要)。どちらかを更新した際は手動で同期するか、両プロジェクトを並行してチェックアウ进行している場合はdata/をシンボリックリンク代わりにしてください。
テスト済み
python test_server.py は、create_connected_server_and_client_session を介してサーバーを駆動します。これは、実際のクライアントが行うのとまったく同じ、メ・モリ上のストリームでの実際のMCPプロトコル(list_tools、call_tool、list_resources、read_resource)であり、単なるPython関数の直接呼び出しではありません。6つすべてのツール、5つすべてのリソース、マッチングなしフィルターの端のがチェックされます。現在の実行は、設定なし、APIキーなし、ネットワーク呼び出しなしで全16チェックをパーフェクトに通りました。ここにあるのはすべてローカルなMarkdownだからです。
プロジェクト構造
server.py FastMCP server: tools, resources, search
test_server.py protocol-level integration test
data/
about.md, experience.md, projects.md, skills.md, contact.md
requirements.txt, .gitignore実行方法
Claude DesktopやClaude Codeへの設定手順は SETUP.md を参照してください。短くすると:
pip install -r requirements.txt
python test_server.py # prove it works, no client needed
python server.py # starts the stdio MCP serverThis server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
CareerProof MCP gives AI agents direct access to a professional-grade career and workforce intelligence platform. Two namespaces: atlas_* for HR/TA teams (candidate evaluation, batch shortlisting, competency scoring, interview generation, JD analysis, custom eval frameworks, research reports) and ceevee_* for professionals (CV optimization, career positioning, salary intelligence, market reports). Backed by RAG knowledge from 50+ premium research sources (McKinsey, BCG, HBR, Gartner, WEF)
Build, version and render resumes as PDFs from Claude or any MCP client.
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Query your own PDFs and documents from any MCP client. Every answer cites the page it came from.
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