Portfolio MCP

一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，把 Aiman Tariq 的真实简历和作品集内容开放为工具和资源，AI 助手可以直接查询，而不必依赖简历 PDF 进行文本抽取。

把这个服务器加到 Claude Desktop、Claude Code 或 Cursor 里，然后问"does Aiman have RAG experience?" 或 "what did she build at the Audi camp?"，助手会调用工具，直接从他自己的数据里得到有理有据的回答，还能引用原文。

为什么做这个项目

MCP 问世还不到一年，到 2026 年对随便翻阅 GitHub 主页的技术人来说，它依然算得上是一种最新、很锋利的工具知识。已经有几个开源的"portfolio as MCP server"项目了（sohumsuthar/portfolio-mcp、Mrinank-Bhowmick/MCV）。本项目同样遵循这套模式，但完全针对 Aiman 自己的数据从零编写，没有复用他们的代码。它快速、轻量，且确实有用：招聘方自己的 AI 助手可以故意直接查询它，而不用相信哪个简历解析器的提取结果。

Related MCP server: mcp-me

它提供什么

六个工具：

• get_about() - 个人概要、当前职位、教育背景

• get_experience(role="") - 工作经历，可按一条角色筛选

• get_projects(name="") - 项目说明，可按一个项目筛选

• get_skills(category="") - 技能列表，可按一个类别筛选

• get_contact() - 邮箱、作品集网址、LinkedIn、GitHub、所在地

• search_portfolio(query) - 在所有内容里做自由文本搜索，适用于调用方不确定具体应用哪个工具的场景

五个资源，也就是原始 markdown 文件，可通过 URI（portfolio://about、portfolio://experience、portfolio://projects、portfolio://skills、portfolio://contact）访问，适合希望一次性预载整个知识库、而不是逐个调用工具的客户端。

两者是有意被纳入的，而不是只做工具：MCP 在工具（模型执行的操作）和资源（被动、通过 URI 寻址的数据）之间有明确的区别，本项目把两者都做到了，而不像大多数教程只演示其中一种。

设计决策

工具返回过滤后的文本，返回的是结构化的 JSON。 get_experience("PookiDevs") 返回匹配的 markdown 部分（字符串），而不是带命名字段的解析对象。对于这么小的知识库（几个文件、一个人物），让模型读取一段规范的 markdown，与让它解析 JSON 一样有价值，而且往 data/experience.md 添加一个新的工作经历记录，不需要改动 server.py 的任何代码。

搜索基于词重叠，而不使用嵌入向量。 search_portfolio 按章节统计查询词条的出现次数，不使用向量索引。除了 mcp 本身，也没有别的依赖——不需要 ChromaDB，不需要 scikit-learn，也不需要下载模型——所以它安装起来相当轻，和问题规模也匹配（几十个短小节，而不是很大的语料库）。如果你想要姊妹项目里更智能的检索，search_portfolio 完全可以换成对 ask-my-portfolio 的 app/rag.py 的一次调用。

数据文件与 ask-my-portfolio/data/ 保持一致。 两个项目描述的是同一个人，所以这里的 data/about.md、experience.md、projects.md、skills.md 都是 ask-my-portfolio 项目中对应文件的副本（额外多了 contact.md，这是本服务器额外需要的）。改动任一侧时手工保持同步即可；如果你把两个项目并排检出，也可以把 data/ 做符号链接两块之间互通。

测试情况

python test_server.py 使用 create_connected_server_and_client_session 来驱动服务器——通过内存流跑真正的 MCP 协议（list_tools、call_tool、list_resources、read_resource），这和真实客户端行为一致，而不只是直接调用 Python 函数。全部 6 个工具、5 个资源，以及一个无匹配的筛选边界情况都已覆盖；当前这次运行全部 20 项检查全部通过，零配置、零 API 密钥、零网络调用，因为这里的全部内容都是本地 markdown。

项目结构

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

运行

要看如何把这个接入 Claude Desktop 或 Claude Code，见 SETUP.md。简要步骤：

pip install -r requirements.txt
python test_server.py     # prove it works, no client needed
python server.py          # starts the stdio MCP server