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。

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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 server