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yt010108

kr-gov-job-mcp

by yt010108
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kr-gov-job-mcp

한국 공공기관 NCS 취업 준비 MCP입니다.

채용공고, 직무기술서, NCS 역량, ALIO/클린아이 기관 분석을 근거 기반으로 연결하는 것을 목표로 합니다.

문제 정의

공공기관 취업 준비자는 보통 다음 자료를 따로 확인해야 합니다.

  • 채용공고와 직무기술서

  • NCS 직업기초능력 및 직무수행능력

  • ALIO 주요사업, 국회 지적사항

  • 클린아이 지방공기업 자료

  • 기관 홈페이지

자료는 많지만, 실제로 어려운 부분은 이 자료들을 직무 판단과 기관 이해로 연결하는 과정입니다. 이 MCP는 단순 공고 검색이 아니라 공고, 직무기술서, NCS, 기관 분석을 한 흐름으로 정리하는 취업 정보 분석 워크플로우를 제공합니다.

Related MCP server: jobkit-mcp

핵심 기능

  • 공공기관 채용공고, 인턴 검색

  • 공고 상세와 직무기술서 구조화

  • NCS/KSA 역량 매핑

  • ALIO 기반 기관 최근 사업 방향 분석

  • 국회 지적사항 기반 개선 과제 분석

  • ALIO 주요사업, 연구/정책 자료, 국회 지적사항 기반 면접 카드 생성

  • 공고, NCS, 기관 정보 기반 준비 항목 리포트 생성

도구 설계 문서

초기 설계 도구는 docs/tool-design/index.md에 정리되어 있습니다.

데이터 소스

  • 잡알리오 채용정보

  • ALIO 경영공시

  • 클린아이 지방공기업 정보

  • 나라장터 입찰/외주 정보

수집 워크플로우

수집기는 최종 분석 스키마를 확정하기 전에 원본 응답, 요청 조건, 결측 패턴을 남기는 역할을 합니다. 로컬 설치, raw sample 저장 위치, 필드 인벤토리 작성 규칙, 데모 재현 순서는 docs/collector-workflow.md에 정리되어 있습니다. 현재 MVP에서 Job-ALIO 필드 관찰은 docs/inventory/job-alio-field-inventory.md를 기준으로 봅니다.

기본 검증 명령:

python -m pytest -q
python -m ruff check .

Docker / Git 소스 빌드 배포

루트 Dockerfile은 Git 소스 빌드 화면에서 바로 사용할 수 있다. 컨테이너는 기본적으로 PORT 환경변수 또는 8000 포트에서 HTTP MCP endpoint를 실행한다.

등록 화면 입력값:

항목

값

MCP 서버 이름

kr-gov-job-mcp

설명

Korean public-sector Job-ALIO and NCS preparation MCP server

Git URL

https://github.com/yt010108/kr-gov-job-mcp.git

브랜치 / ref

main

Dockerfile 경로

Dockerfile

PAT

공개 저장소라면 비워둠

컨테이너가 제공하는 endpoint:

경로

용도

/health

배포 health check

/mcp

MCP JSON-RPC POST endpoint

로컬 Docker 확인:

docker build -t kr-gov-job-mcp .
docker run --rm -p 8000:8000 kr-gov-job-mcp

MCP HTTP 호출 예시:

curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"lookup_region_codes","arguments":{"query":"서울특별시"}}}'

프로젝트 구조

kr-gov-job-mcp/
  Dockerfile
  .dockerignore
  docs/
    proposal.md
    tool-design/
      index.md
      lookup-region-codes.md
      lookup-job-alio-codes.md
      search-public-jobs.md
      fetch-job-detail.md
      map-ncs-competencies.md
      analyze-institution-strategy.md
      analyze-institution-weakness.md
      prepare-institution-interview.md
      analyze-job-fit-report.md
    inventory/
      job-alio-field-inventory.md
      alio-disclosure-field-inventory.md
      cleaneye-field-inventory.md
      raw-data-inventory.md
      raw-data-inventory.json
    demo-scenario.md
    collector-workflow.md
    server-scaffold.md
    archive/
      source-data-erd.md
      institution-analysis-inputs.md
      job-alio-alio-b1020-linking.md
      alio-pagination-policy.md
      alio-sample-validation.md
      alio-html-structure.md
      ncs-competency-mapping.md
      job-fit-report.md
      cleaneye-html-structure.md
  examples/
    kisa-demo-input.json
    kisa-demo-template.md
    kisa-real-demo-output.md
  src/
    kr_gov_job_mcp/
      clients/
      collectors/
      schemas/
      mcp_http.py
      mcp_stdio.py
      server.py
      tools/
  tests/
  .env.example
  .gitignore
  pyproject.toml

현재 MVP 상태

확인 기준은 python -m kr_gov_job_mcp.server --list-tools로 등록되는 기본 도구입니다.

현재 구현됨

  • 서버 상태 확인

  • MCP stdio 서버 실행

  • MCP Streamable HTTP POST 엔드포인트 실행

  • Job-ALIO 지역 코드 조회

  • Job-ALIO 기관명/NCS 코드 조회

  • Job-ALIO 공공기관 채용공고 검색

  • Job-ALIO 공고 상세 조회

  • Job-ALIO 상세 정보 기반 최소 준비 리포트 생성

  • evidence 입력 기반 기관 사업 방향 signal 요약

  • evidence 입력 기반 기관 개선 과제 signal 요약

  • ALIO 주요사업, 연구/정책 자료, 국회 지적사항 기반 면접 카드 생성

  • 첨부파일, 전형 단계, NCS 매핑 후보 구조화

아직 미구현

  • MCP SSE GET stream, resumable session 같은 고급 HTTP transport 기능

  • NCS/KSA 상세 역량 분석

  • 클린아이 자료 자동 수집 기반 기관 분석

  • 채용공고와 기관 면접 카드까지 연결하는 흐름

다음 MVP 목표

공고 검색, 상세 조회, 준비 항목 리포트 생성까지 한 번에 확인 가능한 세로 흐름을 데모 문서와 실제 출력 예시로 고정합니다.

현재 실행 가능한 명령:

python -m kr_gov_job_mcp.server --list-tools
python -m kr_gov_job_mcp.server --stdio
python -m kr_gov_job_mcp.server --http --host 0.0.0.0 --port 8000
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool lookup_region_codes --input "{\"query\":\"서울특별시\"}"
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool search_public_jobs --input "{\"keyword\":\"정보보호\",\"limit\":3,\"ongoing_only\":false}"
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool fetch_job_detail --input "{\"job_id\":\"<검색 결과의 source_job_id>\"}"
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool analyze_job_fit_report --input "{\"job_id\":\"<검색 결과의 source_job_id>\",\"target_role\":\"정보보호\",\"known_skills\":[\"웹 보안\",\"네트워크\",\"정보보안기사\"]}"
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool analyze_institution_strategy --input "{\"institution_name\":\"한국인터넷진흥원\",\"year\":2026,\"job_family\":\"정보보호\"}"
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool analyze_institution_weakness --input "{\"institution_name\":\"한국인터넷진흥원\",\"year\":2026}"
python -m kr_gov_job_mcp.server --call-tool prepare_institution_interview --input "{\"institution_name\":\"(재)한국보건의료정보원\",\"target_role\":\"보건의료정보\",\"year\":2026}"

현재 MVP 데모 흐름은 docs/demo-scenario.md, 실제 KISA 기준 출력은 examples/kisa-real-demo-output.md에서 볼 수 있습니다.

도구

상태

간략 설명

health_check

구현됨

서버 scaffold 상태, 서비스명, 버전, 등록 도구 수를 반환한다.

lookup_region_codes

구현됨

query로 받은 지역명 또는 Job-ALIO 지역 코드를 조회해 matches[].code, matches[].name, matches[].aliases를 반환한다. 예: 서울특별시 → R3010.

lookup_job_alio_codes

구현됨

기관명, 기관 약칭, NCS명, 직무 키워드로 Job-ALIO 검색 후보를 조회한다. 기관명은 ALIO 기관 코드 확인에도 재사용한다.

search_public_jobs

구현됨

Job-ALIO 채용공고 목록을 검색한다. 입력/출력 JSON field는 영어 snake_case이며, keyword, region, institution_code, ncs_code, employment_type_code, announcement_start_date 같은 필터를 받아 jobs[].source_job_id, jobs[].title, jobs[].institution_name, jobs[].ncs_mappings 등을 반환한다.

fetch_job_detail

구현됨

job_id, source_job_id, recruitment_notice_sn 중 하나로 상세 공고를 조회해 job.qualification, job.attachments, job.steps, job.ncs_mappings 등을 반환한다.

analyze_job_fit_report

구현됨 MVP

job_id, target_role, known_skills를 받아 preparation_items, knowledge_gaps, evidence_links, verification_notes를 생성한다. 기관 분석은 아직 자동 연결하지 않는다.

analyze_institution_strategy

구현됨 MVP

institution_name, year, job_family를 받아 ALIO 주요사업과 연구/정책 자료 기반 strategy_signals를 반환한다. evidence, signals 수동 입력도 지원한다.

analyze_institution_weakness

구현됨 MVP

institution_name, year를 받아 ALIO 국회 지적사항 기반 weakness_signals, careful_wording, verification_notes를 반환한다. evidence, signals 수동 입력도 지원한다.

prepare_institution_interview

구현됨 MVP

institution_name, target_role, focus_areas를 받아 ALIO 주요사업, 연구/정책 자료, 국회 지적사항 기반 interview_cards를 반환한다.

map_ncs_competencies

예정

planned schema 기준 job_detail, duty_description_text를 바탕으로 knowledge, skills, attitudes, evidence, verification_notes를 추출한다.

개발 시작

Python 3.11 이상을 권장합니다.

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"

서버 스캐폴드는 다음 명령으로 확인할 수 있습니다.

python -m kr_gov_job_mcp.server
python -m kr_gov_job_mcp.server --health
python -m kr_gov_job_mcp.server --list-tools
python -m kr_gov_job_mcp.server --stdio
python -m kr_gov_job_mcp.server --http --host 0.0.0.0 --port 8000

패키지를 editable로 설치한 뒤에는 kr-gov-job-mcp --health도 사용할 수 있습니다. 자세한 실행과 도구 등록 구조는 docs/server-scaffold.md에 정리되어 있습니다.

로컬 MCP 클라이언트에는 다음처럼 stdio 서버로 연결할 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "kr-gov-job-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kr_gov_job_mcp.server", "--stdio"]
    }
  }
}

개인정보 원칙

이 저장소에는 실제 개인정보, API 키, 로컬 분석 자료를 커밋하지 않습니다.

.env.example만 공유하고 실제 값은 .env로 관리합니다.

라이선스

추후 결정합니다.

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
3hResponse time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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