Juicebox MCP
Juicebox MCP
Un servidor MCP local que lee tus datos de Juicebox para Claude — búsquedas guardadas y sus resultados puntuados — usando tu propia sesión de Juicebox iniciada.
Se ejecuta por completo en tu máquina. Tu sesión nunca sale de ella, y cada llamada se realiza como tú, en tu propio asiento.
Leer no cuesta créditos de exportación. Todo lo que devuelven las herramientas de lectura proviene de
la misma superficie libre que la página de resultados de búsqueda ya renderiza. Una herramienta escribe, y lo dice:
jb_run_search crea una búsqueda guardada real en tu espacio de trabajo.
Instalación
Opción A — Extensión de escritorio (la más fácil)
Descarga juicebox-mcp.mcpb desde
Releases, haz doble clic,
o arrástralo a Claude Desktop → Ajustes → Extensiones.
No hay ninguna clave de API que pegar. Tras instalar, haz los pasos del navegador de una sola vez que vienen abajo.
Opción B — desde el código fuente
git clone https://github.com/jnot807/juicebox-mcp.git
cd juicebox-mcp
npm install # also downloads the Chromium build (see note)
npm run login # a real browser opens — sign in to Juicebox yourself
npm run check # proves the session works headlessDespués regístralo con Claude Code:
claude mcp add -s user juicebox -- node "$(pwd)/server.js"-s user lo hace disponible en cada sesión; sin él, el registro se
limita al directorio desde el que lo hayas ejecutado.
La descarga única del navegador
Esto maneja un Chromium real, y ese binario no forma parte de node_modules —
es una descarga única de unos 500MB a una caché compartida
(~/Library/Caches/ms-playwright en macOS).
npm install la consigue automáticamente mediante un paso post-instalado. La extensión
de escritorio necesita ejecutarlo una vez a mano, porque una extensión incluye node_modules
pero no esa caché:
npx patchright install chromiumSi falta, el servidor te lo dice en lenguaje normal en lugar de lanzar un stack trace sobre un ejecutable que falta.
Iniciar sesión
La autenticación es un inicio de sesión de verdad, no una clave. npm run login abre
una ventana del navegador; inicia sesión en Juicebox como harías normalmente. La sesión
queda entonces almacenada en session/ (gitignored, chmod 600) y se reutiliza sin cabeza.
Vuelve a iniciar sesión siempre que npm run check empiece a fallar.
Related MCP server: JobSpy MCP Server
Herramientas
Herramienta | Qué hace |
| Búsquedas guardadas en un proyecto (id y nombre). |
| Candidatos clasificados de una búsqueda: nombre, URL de LinkedIn, título, empresa, ubicación, |
| Tamaño de un filtro sin ejecutar la búsqueda: la primitiva de ajuste. |
| ESCRIBE. Crea y ejecuta una nueva búsqueda desde una solicitud en lenguaje natural, devuelve sus candidatos. Deja una búsqueda guardada visible a todo tu espacio de trabajo — confirma antes de usarla. |
experience[] es la única forma de ver empleadores anteriores: el payload de la API lleva
solo el mayor actual, sin él los exalumnos de una empresa objetivo son invisibles.
Qué proyecto lee por defecto
Nada está fijo. Al iniciar sesión, una sonda carga /projects, que redirige
a un proyecto que tu asiento puede ver, y ese id se guarda como defaultProjectId en
session/session-meta.json.
Se escribe una vez y luego se deja. La redirección sigue al proyecto
que la aplicación tuvo abierto más recientemente, así que confiar en él cada vez haría una llamada a herramienta
con el projectId que leer un proyecto distinto del que leyó ayer.
Orden de resolución:
JUICEBOX_PROJECT_ID(env — esto es lo que la opción "proyecto por defecto" opcional de la extensión de escritorio fija)JUICEBOX_VALIDATOR_PROJECT(env — también fija la verificación de auth a ese proyecto)defaultProjectIdensession/session-meta.json, fijada por descubrimiento
Cada herramienta tambien admite un projectId explícito, que siempre gana.
Los id de proyecto de Juicebox son claves de ~20 caracteres como c5PheL2fANnXu6BQVUdo — la
parte /project/<id>/ de una URL. Si pasas un UUID, el servidor lo rechaza con una
explicación en lugar de navegar en silencio a un proyecto que no existe.
Dos reglas que llevan las herramientas
verdictFound→ false→unknown`, nunca un negativo. "No hay evidencia" y "la evidencia dice que no" son veredictos distintos. Colapsarlos puntúa a un candidato por un criterio que nadie podía comprobar.Los términos de aptitud amplios diluyen la clasificación. Las aptitudes se ponderan con OR; un término amplio como "Gestión de cuentas" en una búsqueda de éxito de clientes infla el grupo por ~3.4×. Retira los términos genéricos y promueve contenido enduro el requisito a un filtro de aptitud.
Scripts mientras el servidor está en marcha
No se puede compartir el perfil del navegador: perfil de sesión/ es de un solo escritor y es el
servidor MCP lo mantiene cuando se está ejecutando. Otro proceso que intente abrirlo
falla el control de autenticación — que se reporta como "sesión expirada" y te hace
volver a iniciar sesión.
Para diagnosticar, construye un contexto reciente desde el punto de control. Misma cerradura, misma sesión:
const { chromium } = require('patchright');
const browser = await chromium.launch({ headless: true });
const context = await browser.newContext({ storageState: 'session/storage-state.json' });Cómo funciona, y las trampas
La página de resultados se renderiza del lado del servidor en la primera carga, así que /api/profiles/results solo
se dispara en interacción. El cliente empuja la página para que la app haga su propia
solicitud, y entonces captura la respuesta — que incluye el conjunto clasificado completo, no
solo la página visible.
Tres cosas que morderán a cualquería que edite client.js:
No uses nunca
addInitScript. Oculta en silencio no-op como medida anti-detección: sin error, el script no se ejecuta. Usapage.on('response').linkedin_URLdel API está cifrada (hex:hex), comoperfiles[].urlydetalles de url. Las URLs reales vienen de las tarjetas renderizadas y se unen enfull_namenormalizado. — medido al 100% en una búsqueda en vivo.La lista se vacía en medio de la paginación. Un paginador nulo significa "sigue moviéndote", no "fallaste". Depender del cambio de paginador durante la transición es cómo sucedieron dos bugs anteriores.
Cuándo se rompe
Esto va sobre el API interna de Juicebox. No hay un contrato de estabilidad, y puede cambiar sin previo aviso.
npm run difffalla →sesión expirada:npm run diff.El servidor dice que falta Chromium →
npx patchright install chromium.jb_get_resultsdevuelvesource: "dom-fallback"→ la captura de la API se rompió; pierdematchRateycriteria.
Comprueba que RESULTS todavía coincide con el caché.
jb_get_resultsinforma dejoinedLinkedInUrls: 0→ el marcado de la tarjeta cambió; revisaharvest/rewindToFirstPage.La lista de búsqueda vacía → el marcado de la página del proyecto cambió; ver
listSavedSearches.
Requisitos
Node.js 18 o más nuevo
Una cuenta de Juicebox en la que puedas iniciar sesión
~500MB de disco libre para la descarga de Chromium
Licencia
MIT. No asociado a Juicebox.# Juicebox MCP
Un servidor MCP local que lee los datos de Juicebox para Claude Code: búsquedas guardadas y resultados puntuados mediante tu propia sesión de Juicebox.
Se ejecuta completamente en tu máquina. Tu sesión nunca sale de ella, y cada llamada se hace como tú, en tu propio asiento.
Leer no cuesta créditos de exportación. Todo lo que devuelven las herramientas de lectura proviene de la misma superficie libre que la página de resultados de búsqueda ya renderiza. Una herramienta escribe, y lo dice: jb_run_search crea una búsqueda guardada real en tu área de trabajo.
Instalación
Opción A: extensión de escritorio (la más fácil)
Descarga juicebox-mcp.mcpb desde Releases, haz doble clic o arrástralo a Ayuda de Claude → Configuración.
No hay ninguna API key que pegar. Después de instalar, haz los pasos del navegador una sola vez aquí abajo.
Opción B: desde la fuente
git clone https://github.com/jnot807/juicebox-mcp.git
cd juicebox-mcp
npm install # also downloads the Chromium build (see note)
npm run login # a real browser opens — sign in to Juicebox yourself
npm run check # proves the session works headlessRegístralo con Claude Code:
claude mcp add -s user juicebox -- node "$(pwd)/server.js"-s user lo hace disponible en cada sesión; sin él, el alta estáá limitado al directorio desde el que lo ejecutes.
La descarga única del navegador
Esto controla un Chromium real, y ese binario no forma parte de node_modules — es una descarga única de unos 500 MB en una caché compartida (~/Library/Caches/ms-playwright en macOS).
npm install la obtiene automáticamente mediante un paso de post-instalación. Los usuarios de la extensión de escritorio necesitan ejecutarla manualmente una vez ; una extensión incluye node_modules pero no esa caché:
npx patchright install chromiumSi falta, el servidor te lo dice en lenguaje plano y no te lanza un stack trace por un binario ausente.
Iniciar sesión
La autenticación es un inicio de sesión real, no una clave. npm run login abre una ventana del navegador; inicia sesión en Juicebox como harías normalmente. La sesión se guarda en session/ (en gitignore, chmod 600) y se reutiliza de forma ciega.
Vuelve a iniciar sesión siempre que npm run check empiece a fallar.
Herramientas
Herramienta | Qué hace |
| Búsquedas guardadas de un proyecto (id + nombre). |
| Candidatos clasificados de una búsqueda: nombre, LinkedIn URL, cargo, empresa, ubicación, |
| Tamaño de un conjunto de filtros sin ejecutar la búsqueda — la primilla de ajuste. |
| ESCRIBE. Crea y ejecuta una nueva búsqueda desde un prompt en lenguaje natural, luego devuelve sus candidatos. Deja una búsqueda guardada visible para todo tu espacio de trabajo: confirma antes de usarla. |
experience[] es la única forma de ver empleadores anteriores: el payload de la API lleva solo el actual, por lo que exalumnos de la misma empresa son invisibles si no.
Qué proyecto lee por defecto
Nada está fijo incrustado. Al iniciar sesión, un probe carga /projects, que redirige a un proyecto que tu asiento puede ver, y ese id se guarda como defaultProjectId en session/session-meta.json.
Se escribe una sola vez y luego se deja. La redirección sigue al proyecto que más recientemente tenía la app abierta, así que un intento con cada projectId distinto leería un proyecto distinto del que leyó ayer.
Orden de resolución:
odio de proyecto(env — esto es lo que la extensión de escritorio "proyecto por defecto" fija)validación de proyecto(env — también fija la comprobación de auth a ese proyecto)defaultProjectIdensession/session-meta.json, fijado por descubrimiento
Cada herramienta también acepta un projectId explícito, que siempre gana.
Los ids de proyecto de son claves tipo ~20 caracteres como c5eP4fANnXU6oBQVUabs — el /project/<id>/ de una URL. Si pasas un UUID, el servidor te lo rechaza con una explicación en lugar de navegar en silencio a un proyecto que no existe.
Dos reglas que llevan las herramientas
verdictFound: false→unknown, nunca negativo. "No hay evidencia" y "la evidencia dice que no" son veredictos distintos. Colapsarlos puntúa a una candidata por un criterio que nadie pueede comprobar en realidad.Los términos de aptitud amplios diluyen el ranking. Los términos son ponderados con OR; una búsqueda de éxito de clientes con el término "Accounts" como el éxito de Gestión de cuentas pública infla el grupo por ~2×. Descarta los términos genéricos y promueve el requisito difícil a un filtro de aptitud.
Ejecutar scrpts mientras el servidor está en marcha
No puedes compartir el perfil de la sesión: perfiles/sesión/ es de un único escritor, el
servidor MCP lo mantiene siempre que se está ejecutando. Un segundo proceso que intenta abrirlo
falla la comprobación de auth — que se reporta como "sesión caducada" y te hace
dar vueltas al iniciar sesión.
Para diagnóstico, construye un contexto nuevo desde el punto de control. Mismo candado, misma sesión:
const { chromium } = require('patchright');
const browser = await chromium.launch({ headless: true });
const context = await browser.newContext({ storageState: 'session/storage-state.json' });Cómo funciona, y las trampas
La página se muestra desde el servidor en la primera carga, así que /api/profiles/results solo
se dispara en la interacción. El cliente conduce la página para que la app haga su
propia request, y el resultado capturarespuesta — que lleva la conjugada completa,
no solo la página visible.
Tres cosas que muerden a cualquiera que edite client.js:
1: Nunca uses addInitScript. Juicio silencion se no-op como
mediate anti-detección: sin script, no hay error. Usa page.on('response').
2: La URL de linkedin está cifrada (hex:hex), como
los url de perfiles[].url y perfil.detalles URL. Las URL reales vienen de las tarjetas
renderizados y por full_name normalizado — medido al 100% en una búsqueda en vivo.
3: La lista se blanca a mitad de paginación. Un pager nula significa "sigues en el medio",
no "falló". Bloquear cualquier cosa en pager-change durante una transición es
cómo pasaron dos errores anteriores.
4. Si jb_get_results devuelve src: "dom-fallback": la captura de API se rompió; pierdes matchRate y criteria. Comprueba que RESULTS sigue haciendo.
Cuenta la aplicación
Esto monta el interno API de Juicebox. No hay ningún estabilidad puede cambiar sin previo aviso.
npm run difffalló →sesión caducada:npm run diff.El servidor dice Chromium falta →
npx patchright install chromium.jb_get_resultsreturnssource: "dom-fallback"de la captura API se rompió; pierdesmatchRateycriteria. CompruebaRESULTStodavía coincide con la caché.jb_get_resultsreportajoinedLinkedInUrls: 0el marcado de la tarjeta cambió; revisaharvest/rewindToFirstPage.Lista de búsqueda vacía → el marcado de la pagina del proyecto cambió; revisa
listSearches.
Requisitos
Node.js 18 o más reciente
Una cuenta de Juicebox donde puedes iniciar sesión
hédes~ké500MB libres de disco para la descarga de Chromium
Licencia
MIT. No afiliado a Juicebox.# Juicebox MCP
Un servidor MCP local que lee sus datos de Juicebox en Claude Code — búsquedas guardadas y resultados puntuados— mediante su propia sesión de Juicebox iniciada.
Se ejecuta enteramente en su máquina. Su sesión nunca sale de ella, y cada llamada se hace como usted, en su propio asiento.
Leer no cuesta créditos de exportación. Todo lo que devuelven las herramientas de lectura proviene de la misma superficie lisa y libre que la página de resultados de búsqueda ya renderizada. Una herramienta escribe, y lo dice: jb_run_search crea una búsqueda guardada real en su espacio de trabajo.
Instalación
Opción A: Extensión de escritorio (la más fácil)
Descargue
juicebox-mcp.mcpbdesde Releases, haga doble clic o arrástrelo a Claude Desktop → Settings.
No hay ninguna clave API que pegar. Después de instalar, realice los pasos de navegador únicos que aparecen abajo.
Opción B: desde la fuente
git clone https://github.com/jnot807/juicebox-mcp.git
cd juicebox-mcp
npm install # also downloads the Chromium build (see note)
npm run login # a real browser opens — sign in to Juicebox yourself
npm run check # proves the session works headlessRegístrelo con Claude Code:
claude mcp add -s user juicebox -- node "$(pwd)/server.js"-s user lo hace disponible en cada sesión; sin él, el registro se
limita al directorio desde el que lo execute.
La descarga única del navegador
Esto conduce a un Chromium real, y ese binario no forma parte de node_modules:
es una descarga única de unos 500 MB en una caché compartida
(~/Library/Caches/ms-playwright en macOS).
npm install lo obtiene automáticamente mediante un paso de post-instalación. Los usuarios de la extensión de escritorio
deben ejecutarlo una vez a mano, porque una extensión incluye node_modules
pero no esa caché:
npx patchright install chromiumSi falta, el servidor se lo dice en lenguaje sencillo en lugar de lanzar un stack trace sobre un binario que falta.
Iniciar sesión
La autenticación es un inicio de sesión real, no una clave. npm run login abre
una ventana del navegador; inicie sesión en Juicebox como lo haría normalmente. La sesión se
almacena entonces en session/ (gitignored, chmod 600) y se reutiliza sin cabeza.
Vuelva a iniciar sesión cada vez que npm run check empiece a fallar.
Herramientas
Herramienta | Qué hace |
| Búsquedas guardadas en un proyecto (id + nombre). |
| Candidatos clasificados de una búsqueda: nombre, URL de LinkedIn, título, empresa, ubicación, |
| Tamaño de un filtro sin ejecutar la búsqueda — la primilla de ajuste. |
| ESCRIBE. Crea y ejecuta una nueva búsqueda desde un prompt en lenguaje natural, luego devuelve sus candidatos. Deja una búsqueda guardada visible en todo tu espacio de trabajo: confirma antes de usarla. |
experience[] es la única forma de ver empleadores anteriores: el payload de la API lleva
solo el actual, así que los alumni de una empresa sin ella son invisibles.
Qué proyecto lee por defecto
Nada está fijo incrustado. Al iniciar sesión, una sonda carga /projects, que redirige
a un proyecto que tu asiento pueda ver, y ese id se guarda como defaultProjectId en
session/session-meta.json.
Se escribe una vez y luego se deja. El redirige sigue al proyecto
sobre el que la app estuvo más recientemente abierto, por lo que confiar en él cada ejecución haría una
llamada de herramienta con projectId distinta del que leyó ayer.
Orden de resolución:
JUICEBOX_PROJECT_ID(env — es lo que el "campo de proyecto por defecto" de la extensión de escritorio fijó)JUICEBOX_VALIDATOR_PROJECT(env — también fija la comprobación de auth a ese proyecto)defaultProjectIdensession/session-meta.json, fijado por descubrimiento
Cada herramienta también toma un projectId explícito, que siempre gana.
Los ids de proyecto de Juicebox son claves tipo ~20 caracteres como c5TuB7nJWuVdo9LpPg1 — la
parte /proyecto/<id>/ de una URL. Si pasa un UUID, el servidor lo rechaza con
una explicación en lugar de aterrizar a un proyecto que no existe.
Dos reglas que llevan las herramientas
candidatoEncontrado: false→desconocido, nunca un negativo. "No se encontró evidencia" y "la evidencia dice que no" son veredictos distintos. Colapsarlos infravalora una candidata a un criterio que nadie realmente pudo chequear.Los términos de aptitud anchos diluyen la clasificación. Las aptitudes son ponderadas OR; una búsqueda de customer success con el término amplio term como "Account Management" en una búsqueda de management infla el pool por ~3.4×. Descarta los términos de gen y promueve en la correo the one hard requirement a un filtro de aptitud.
Ejecutar scripts mientras el servidor está activo
No se puede compartir el perfil de la sesión: session/ es de una sola escritora, el
servidor MCP lo mantiene abierto solo cada vez que se ejecuta. Un segundo proceso que lo intente
falla la comprobación de auth — que se reporta a sí misma como "sesión expirada" y te hace
dar vueltas iniciando sesión.
Para el diagnóstico, construya un contexto nuevo desde el punto de control. El mismo bloqueo, misma sesión:
const { chromium } = require('patchright');
const browser = await chromium.launch({ headless: true });
const context = await browser.newContext({ storageState: 'session/storage-state.json' });Cómo funciona, y las trampas
La ficha de la sesión se renderiza desde servidor en la primera carga, así que /api/profiles/results solo
se dispara en la interacción. El cliente empuja a la página para que la aplicación emita su
solicitud, y entonces capta la respuesta — que lleva el resultado clasificado completo, no
solo la página visible.
Tres cosas que muerden cualquiera que edite client.js:
Nunca uses
addInitScript.* Patches de forma sulfonosa lo ignora como si no pasara nada — no script; no error. Usapage.on('response').linkedin_urldel API está cifrado (hex:hex), búscalosurls[].urlyprofileDetails.url. Las URLs reales provienen de las tarjetas y se unen enfull_namenormalizado—medido al 100% en una búsqueda en vivo.La lista corta en medio de la paginación. Un paginador "no está trayendo" significa "sigue en movimiento", no "no resultado". El golpe de estado en la transición de la página es cómo pasaron dos bugs anteriores.
Cuándo se rompe
Está montado en la Juicebox API interna del jugo. No hay un contrato de estabilidad, puede cambiar sin aviso.
npm run lintfalla →sesión caducada:npm run login.El server dice que falta Chromium →
npx patchright install chromium.jb_get_resultsdevuelvesrc: "dom-fallback"→ la captura del API se rompió; pierdesmatchRate+criteria. Comprueba queRESULTStodavía coinciden con la ruta caché.jb_get_resultsreportajoinedLinkedInUrls: 0→ el marcado de la tarjeta cambió; revisaharvest/rewindToFirstPage.La lista de búsqueda vacía → el marcado de la página del proyecto cambió; revisa
listStoredSearches.
Requisitos previos
Node.js 18 o más nuevo
lock Una cuenta de Juicebox en la que puedas into iniciar sesión
~500MB de disco libre para descarga de Chromium
Licencia
MIT. No asociado con Juicebox.# Juicebox MCP
Un servidor MCP local que lee tus datos de Juicebox en Claude Code — búsquedas guardadas y resultados puntuados— mediante tu propia sesión de Juicebox iniciada.
Se ejecuta enteramente en tu máquina. Tu sesión nunca sale de ella, y cada llamada se hace como tú, en tu propio asiento.
Leer no cuesta créditos de exportación. Todo lo que devuelven las herramientas de lectura proviene de la misma superficie libre que la página de resultados de búsqueda ya renderizada. Una herramienta escribe, y lo dice: jb_run_search crea una búsqueda guardada real en tu espacio de trabajo.
Instalación continuada de la extensión de escritorio (la más fácil)
Descarga
juicebox-mcp.mcpbdesde Releases, haz doble clic o arrástralo a Claude Desktop → Configuración.
No hay ninguna clave API que pegar. Después de instalar, haz tos pasos de navegación que van abajo.
Opcional: desde la fuente
git clone https://github.com/jnot807/juicebox-mcp.git
cd juicebox-mcp
npm install # also downloads the Chromium build (see note)
npm run login # a real browser opens — sign in to Juicebox yourself
npm run check # proves the session works headlessRegístralo con Claude Code:
claude mcp add -s user juicebox -- node "$(pwd)/server.js"-s user lo hace disponible en cada sesión; si no, el registro está
restringido al directorio desde el que lo ejecutes.
La descarga única del navegador
Esto maneja un Chromium real, y ese binario no forma parte de node_modules —
es una descarga única de unos 500MB de caché compartida
(~/Library/caches/ms-playwright en macOS).
npm install lo obtiene automáticamente mediante un paso de post-instalado. Los usuarios de la extensión de escritorio
necesitan ejecutarlo una vez a mano, porque una extensión incluye node_modules
pero no ese caché:
npx patchright install chromiumSi no, el servidor te lo dice en lenguaje honesto en lugar de lanzar un stack trace sobre un binario que falta.
Iniciar sesión
La autenticación es un inicio de sesión real, no una clave. npm run login abre
una ventana del navegador; inicia sesión en Juicebox como harías tú normalmente. La sesión se
almacena en session/ (gitignored, chmod 700) y se reutiliza de forma invisible.
Vuelve a iniciar sesión siempre que npm run check empiece a fallar.
Herramientas
Herramienta | Qué hace |
| Búsquedas guardadas en de (id + nombre). |
| Resultados clasificados de una búsqueda — nombre, URL de LinkedIn, cargo, empresa, ubicación, |
| Tamaño de un filtro sin ejecutar la búsqueda — la primilla de ajuste. |
| ESCRIBE. Crea y ejecuta una nueva búsqueda desde un prompt en lenguaje natural, luego devuelve sus candidatos. Deja una búsqueda guardada visible a todo tu espacio de trabajo: confirma antes de usarla. |
experience[] es la única manera de ver empleadores antiguos: el payload de la API lleva
solo data tual, así que los alumnos de una empresa son invisibles sin.
Qué proyecto lee por defecto
Nada está fijo de incrustado. En el inicio de la sesión, una sonda del
carga /projects, que redirects a un proyecto que tu asiento pueda ver,
y ese id se guarda como defaultProjectId en session/session-meta.json.
Se escribe una vez y se deja en paz. La redirección sigue al proyecto
que la app tenía más recientemente abierto, así que confiar en él en cada ejecución
haría una llamada de herramienta con el projectId que no fuese que ayer.
Orden de resolución:
JUICEBOX_PROJECT_ID(env — esto es lo que el campo "proyecto por defecto" opcional de la extensión de escritorio fija)VALIDATION_PROJECT_ID(env — también incrusta el cheque de auth contra ese proyecto)defaultProjectIdensession/session.json, fijado por el descubrimiento
Cada herramienta también toma un projectId explícito, que siempre gana.
Los ids de proyectos de Juicebox son claves tipo ~20 caracteres como c5Phe2fANnXu6BQVdo — la
parte /proyecto/<id>/ de una URL. Si pasas un UUID, el servidor lo rechaza con
una explicación en lugar de silenciosamente a un proyecto que no existe.
Dos normas que las herramientas ifferencias
verdictFound: false→unknown, nunca un negativo. "No hay evidencia" y "la evidencia dice que no" son veredictos diferentes. (Colapsarlos baja a una candidata a una producción de un criterio que nadie podría realmente comprobar.)Los términos de aptitud amplios (amplio) diluyen el ranking. Los términos de aptitud se ponderan conOR; un término de población / la industria como "Gestión de cuentas" en una búsqueda de gestión de clientes infla el grupo en ~3.4×. Quita los genéricos y subebe el requisito duro a un filtro de aptitud.
Cuando se ejecutan scripts mientras el servidor está en marcha
No puedes compartir perfil de sesión: session/ es un solo escritor, el
servidor MCP lo mantiene cuando quiera que se ejecuta. Un segundo proceso que lo intente
falla el cheque de auth — que se reporta a sí mismo como "sesión expirada" y te pone
dando vueltas reiniciando sesión.
Para diagnosticar, construye un contexto fresco desde el checkpoint. Misma cerradura, misma sesión:
const { chromium } = require('patchright');
const browser = await chromium.launch({ headless: true });
const context = await browser.newContext({ storageState: 'session/storage-state.json' });Cómo funciona, y las trampas
La página se renderiza desde el servidor en la primera carga, así que /api/profiles/results solo
se dispara en la interacción. El cliente empuja la página a la aplicación para que emita su
propia solicitud, y luego captura la respuesta — que lleva todo el conjunto clasificado, no
solo la página visible.
Tres cosas que muerden a quienquiera que edite client.js:
Nunca
addInitScript. Parchea silenciosamente como un sinónimo contra-detección — no, solo el script, no error. Usapage.on('response').la
urldel API está cifrado (hex:hex) igualurls[].urlyprofile.urllos. Las URLs reales vienen de los tarjetas y seappliedcon enfull_namenormalizada — medida al 100% en una búsqueda en vivo.La lista en blanco a mitad de una paginación. Un paginador nullo que significa "sigue adelante", no "fallido". El golpe a la transición de paginación es cómo cómo fueron dos errores anteriores.
Cuándo se rompe
Esto monta la interna API de Juicebox. No hay contrato de estabilidad, y puede cambiar sin aviso.
npm run checkfallo →sesión expirada:npm run login.El servidor dice que falta Chromium →
npx patchright install chromium.jb_get_resultsdevuelvesource: "dom-fallback"→ la captura del API se rompió; pierdesmatchRateycriteria. Comprueba queRESULTSsigue coincidiendo con la ruta.jb_get_resultsreportajoinedLinkedInUrls: 0→ el marcado de la tarjeta de tablero cambió; revisaharvest/rewindToFirstPage.La lista de búsqueda vacía → el marcado de la página del proyecto cambió; revisa
listStoredSearches.
Requisitos
Node.js 18 o más nuevo* Una cuenta de Juicebox que pueda iniciar sesión
~500MB de espacio libre en disco para la descarga de Chromium
Licencia
Permitida MT. No afiliada a Juicebox.
Available Tools
4 toolsjb_countA
Size a filter set WITHOUT running a search — the tuning primitive. Free and side-effect free, so permute filters and compare before committing to a run. The endpoint is VERIFIED DETERMINISTIC (same body, same count on repeat), which is what makes the comparisons below trustworthy.
queryInput is a PATCH, not a whole body. It is merged over a ~164-key template harvested live from a saved search, because a PARTIAL body does not error — it returns result:0, which reads exactly like "nobody matches your filters". Pass only the keys you want to change. Use searchId to choose which saved search supplies the template; the response echoes baseline (the unpatched count).
ALWAYS CHECK noEffect IN THE RESPONSE. Unrecognised keys and wrong value shapes are dropped SILENTLY, so an unchanged count means the key name is probably wrong, NOT that the filter does not matter. Measured example: coSizes (company headcount) is ignored in all eight shapes tried, including [{name:"51-200"}], ["51-200"], [{title,tag}] and [{min,max}]. Its real shape is still unknown — set the filter in the Juicebox UI and capture the request before trusting it.
SOME FILTERS EXPAND RATHER THAN RESTRICT, which is the opposite of the intuition and was measured on one search (baseline 1413): dropping industries gives 1387 and dropping coTags gives 1247 — REMOVING them SHRINKS the pool, so they act as OR-expanders and cannot be used to narrow onto a category. An unrecognised industry ("mining & metals") returns the same 1387 as an empty list. What actually restricts: skills (removing all four widened 1413 to 4526), yearsOfExp (20 gives 881), selectedLocs, and criteria. Note this REVISES the older claim that broad skill terms widen the pool — specific skills restrict hard, broad ones merely fail to restrict. The practical rule is unchanged: drop skill terms that describe the whole population, and promote the ONE hard requirement to a skill (e.g. "AI Agents", not prose about being AI-first).
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| searchId | No | Saved search to harvest the template from (from jb_list_searches). Defaults to the first saved search on the project. Pick the one whose titles/locations you want as your starting point. | |
| projectId | No | Juicebox project id — a ~20-character key like c5PheL2fANnX6uBQVUdo, taken from the /project/<id>/ part of a Juicebox URL. Optional: omit it to use the default project discovered at sign-in. | |
| queryInput | Yes | PATCH over the harvested template — only the keys you are changing. Verified keys: jobTitles[{title,tag}], pastJobTitles, skills[{title,tag}], industries[{name}], coTags[{title,name,tag}], selectedLocs[{name,country,continent,type,...}], selectedCos, timezones, revenueRanges, fundingStages, yearsOfExp (number), criteria[{text,id}], excludeDncCountries (bool), coSizes (present but IGNORED in every shape tried). |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the entire behavioral burden, and it excels. It reveals that the endpoint is deterministic, that partial bodies are silently merged over a template, that unrecognized keys are dropped silently, and that filter behavior can be counterintuitive (some expand rather than restrict). It even provides measured examples showing how to detect silent failures via the noEffect flag. This is exemplary transparency.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is long, but every sentence carries critical, non-redundant information. It front-loads the core purpose and safety properties, then layers in warnings and measured data. No filler or repetition exists; each paragraph adds actionable knowledge an agent needs to use the tool correctly.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's complexity (nested objects, no output schema) and the absence of annotations, this description is remarkably complete. It covers expected behavior, failure modes (silent drops, noEffect), practical examples, and even guidance on filter semantics that only become apparent through experimentation. An agent has everything it needs to call this tool correctly and interpret results.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Although the schema already describes each parameter, the description adds value by clarifying that queryInput is a PATCH over a template, enumerating the verified key shapes (e.g., 'skills[{title,tag}]'), and explicitly flagging coSizes as ignored in every tested shape. It also explains how searchId selects the template and the meaning of the echoed 'baseline.' This goes well beyond the schema definitions.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description opens with a clear verb and object: 'Size a filter set WITHOUT running a search — the tuning primitive.' This immediately distinguishes it from running a search and states its role as a sizing/measurement tool. It also explicitly contrasts with the sibling jb_run_search by saying 'before committing to a run,' leaving no ambiguity about what the tool does.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description gives explicit when-to-use guidance ('permute filters and compare before committing to a run') and explains the side-effect-free nature that makes this safe for experimentation. It also instructs on selecting the saved search template via searchId and warns about the partial-body PATCH semantics. This is far more than typical usage guidance.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
jb_get_resultsA
Pull a saved search's ranked candidates — up to ~500 in one call. Returns name, LinkedIn URL, title, company, location, a numeric matchRate (0-100, banded) and per-criterion verdicts. Costs NO export credits: this is the same free surface the results page renders.
READING THE RESULTS: at the top of a ranked list every candidate meets every criterion, so criteria-met count does NOT discriminate up there — use matchRate and depth. A criterion with verdictFound=false is reported as result "unknown": that means no evidence was found, NOT that the candidate fails it. Never treat an unknown as a negative.
If the search has never been executed, this errors — open it in the app and press "Run search" once.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| limit | No | Max candidates to return (default 50, max 500). | |
| searchId | Yes | Saved search id from jb_list_searches. | |
| projectId | No | Juicebox project id — a ~20-character key like c5PheL2fANnX6uBQVUdo, taken from the /project/<id>/ part of a Juicebox URL. Optional: omit it to use the default project discovered at sign-in. | |
| minMatchRate | No | Only return candidates at or above this matchRate. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden. It discloses the free/costless nature, the exact return data, the significance of verdictFound=false ('not a negative'), and the error condition for unexecuted searches. It also notes that matchRate is 'banded' and that criteria-met count doesn't discriminate at the top of a ranked list. This is rich behavioral detail well beyond structured fields, giving the agent a clear understanding of what happens when calling the tool.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is long but every sentence earns its place: the first line states the action and output, the cost note is critical, the 'READING THE RESULTS' section is indispensable for correct interpretation, and the final error note is essential. It's well-structured with clear sections (purpose, cost, interpretation, error condition). No fluff or repetition.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
There is no output schema, but the description enumerates the return fields and explains the semantic meaning of matchRate and verdicts (including the crucial 'unknown ≠ negative' nuance). It covers error behavior, limits, and the relationship to search execution. With four parameters fully documented in the schema and the description adding inter-tool references, an agent has everything necessary to correctly invoke and interpret results.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The input schema covers all parameters with descriptions at 100% coverage, so the baseline is 3. The description adds meaningful context: it tells the agent that searchId comes from jb_list_searches, that projectId is a specific format and can be omitted to use a default project, and that limit has a default of 50 and max of 500. These references connect the tool to its ecosystem and clarify usage, exceeding the schema's raw field meanings.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description begins with a specific verb ('Pull') and a specific resource ('a saved search's ranked candidates'), and details the exact fields returned (name, LinkedIn URL, title, company, location, matchRate, per-criterion verdicts). This clearly distinguishes it from siblings like jb_list_searches (which lists searches) and jb_count (counts). The scope is precise and non-tautological.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description explicitly states that this costs no export credits and is the same surface as the results page, giving context on when it's appropriate. It also provides a prerequisite: 'If the search has never been executed, this errors — open it in the app and press Run search once.' It doesn't explicitly name sibling alternatives, but the distinct purposes of siblings (list, count, run) make the usage boundary clear. The 'READING THE RESULTS' section adds interpretive guidance, though it's more about reading the output than choosing when to use the tool.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
jb_list_searchesA
List the saved searches on a Juicebox project (searchId + name). Saved searches are stable and re-runnable, so this is the entry point for pulling existing sourcing work. Defaults to the configured project.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| projectId | No | Juicebox project id, or a /project/{id} URL. Optional. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden. It discloses that saved searches are stable and re-runnable (reassuring the agent that reuse is safe), and that it defaults to the configured project. This adds useful behavioral context beyond the raw schema. It doesn't mention pagination or error behavior, but for a simple list operation this is adequate.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two sentences: the first states the purpose and output, the second adds context and default behavior. No wasted words, and the most important information is front-loaded.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a one-parameter list tool with no output schema, the description is nearly complete: it explains what is returned, the stability, and the default. It could mention whether an empty list is returned when none exist, but that is minor. It doesn't need to explain return values since it already says 'searchId + name'. Missing details are negligible.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema already describes projectId as optional and as a URL or ID (100% coverage). The description adds value by stating it defaults to the configured project, which is not in the schema. That's meaningful extra guidance for when an agent can omit the parameter.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the action (list), the resource (saved searches on a Juicebox project), and the output (searchId + name). It also situates the tool as an entry point for pulling existing sourcing work, distinguishing it from siblings like jb_run_search or jb_get_results without needing to inspect them.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
It says this is the entry point for pulling existing sourcing work, implying you should use this before running or fetching results. It also notes the default-project behavior, which helps an agent decide when explicitly passing projectId is unnecessary. It doesn't explicitly say 'don't use this if you want results' or name alternatives, but the use case is implied clearly enough.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
jb_run_searchA
CREATE and RUN a new Juicebox search from a natural-language prompt, then return its ranked candidates. This is the ONLY tool here that WRITES: it leaves a real saved search in the workspace, visible to the whole seat. Confirm with the user before calling it, and do not call it speculatively in a loop — each call is a persistent object someone has to look at.
THE PROMPT IS THE CONTROL SURFACE, and it beats filter tuning. Juicebox extracts filters from the prompt and does it well: "roughly $10M to $100M revenue" became revenueRanges ["$10m-$25m","$25m-$50m","$50m-$100m"], and "exclude enterprise megacaps and independent consultants" became an extra ranking criterion. Measured head-to-head against the best hand-tuned search on the same intent, the prompt-built one returned 42/44 usable candidates versus 22/30. So state the company shape, the geography, the seniority, the number the person must own, and what to EXCLUDE, in plain prose.
WRITE THE EXCLUSIONS EXPLICITLY. Two pollution categories dominate this market and both respond to being named: enterprise mega-caps (a "VP CS" at Microsoft or IBM owns a structurally different job) and independent consultants / fractional advisors / founders of CS consultancies.
DO NOT tune for a small pool. Pool size and top-of-list quality are uncorrelated — the better of two measured searches had 3.4x the pool. Tune for ranking, not reach.
matchRate is NOT comparable ACROSS searches: it is scored against each search's own criteria, so a stricter criteria set produces LOWER scores on BETTER people. Only the ordering within one search means anything.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| need | No | How many candidates to return (default 30). Each 15 costs one DOM page walk, because LinkedIn URLs are encrypted in the API and have to be joined off the rendered cards. Juicebox ranks well, so the first two pages are usually the whole value. | |
| prompt | Yes | Natural-language description of who to find. Include seniority + function, geography, years, the metric they must own, the company shape (revenue band works — say it in dollars), and explicit exclusions. | |
| projectId | No | Juicebox project id — a ~20-character key like c5PheL2fANnX6uBQVUdo, taken from the /project/<id>/ part of a Juicebox URL. Optional: omit it to use the default project discovered at sign-in. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden — and it delivers. It discloses the mutation side effect, persistence ('leaves a real saved search in the workspace, visible to the whole seat'), hidden costs (DOM page walks per 15 candidates), and the matchRate cross-search non-comparability caveat. This is exactly the kind of behavioral context an agent needs and that annotations would normally supply.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Well front-loaded — purpose, write-warning, and confirmation instruction all land in the opening. But it runs several dense paragraphs and includes persuasive detail (the 42/44 versus 22/30 head-to-head benchmark) that, while informative, goes beyond what a call-time decision strictly needs. Mostly earns its sentences but is longer than ideal.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a tool with no output schema and no annotations, coverage is unusually extensive: side effects, confirmation requirement, prompt construction strategy, and result-comparability caveat are all addressed. The one gap is that the description never says whether the created search's ID/reference is returned, which matters for chaining calls to the sibling ID-based tools afterward.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100%, so baseline is 3. The description adds real semantic depth to the prompt parameter beyond the schema: it explains that Juicebox extracts filters from prose, states what to include (seniority, geography, metric, etc.), and dictates explicit exclusions. This materially changes how the agent would construct the prompt, going beyond the schema's field list.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Leads with a specific verb+resource+outcome: 'CREATE and RUN a new Juicebox search from a natural-language prompt, then return its ranked candidates.' It explicitly distinguishes itself from the read-only siblings with 'This is the ONLY tool here that WRITES,' so an agent can immediately separate it from jb_list_searches, jb_get_results, and jb_count without opening their schemas.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Provides strong when-not guidance: confirm with the user before calling, do not call speculatively in a loop, do not tune for a small pool. It signals the write nature versus siblings ('ONLY tool here that WRITES'), making the read-vs-write split clear. However, it never names the sibling alternatives explicitly with conditions (e.g., 'use jb_get_results for an existing search'), leaving that substitution implicit rather than explicit.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
4 tool updates
v1.0.0- First observed
jb_count - First observed
jb_get_results - First observed
jb_list_searches - First observed
jb_run_search
TDQS
Scored across 4 tools
Each tool has a clearly distinct purpose: list saved searches, fetch ranked results, tune filter counts, and create/run a new search. No two tools overlap in function, making misselection unlikely.
All tools follow the consistent pattern of 'jb_' prefix + verb_noun (list_searches, get_results, run_search) with count as a concise verb. This is predictable and uniform.
Four tools is well-scoped for a talent sourcing server. Each tool earns its place and covers the core workflow without redundancy or bloat.
The surface covers the essential lifecycle: listing existing searches, retrieving results, tuning filters without execution, and creating new searches. Minor gaps like deleting or updating saved searches exist but are not critical for the primary use case.
Maintenance
Related MCP Connectors
AI resume triage for recruiters. Query your candidate pool from Claude or ChatGPT.
- platform7nOAuthtech.p7n
Connect Claude to your Platform7n workspaces: chat, links, work and decks. One-click OAuth.
LinkedIn MCP for Claude, ChatGPT, Grok, Hermes: triage inbox, comment, find people, live profiles
Your mailboxes in ChatGPT and Claude: Gmail, iCloud, Fastmail, any IMAP. Passwords stay yours.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables Claude to perform actions on X, LinkedIn, and Reddit via a Chrome extension, such as connecting with recruiters, finding threads, and replying to posts.3638 npm1MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables job search and scraping across multiple job boards (LinkedIn, Indeed, Glassdoor, etc.) with advanced filtering, directly from Claude Desktop or other MCP clients.6MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables Claude AI to interact with LinkedIn through browser automation, including profile reading, people and job search, company research, post publishing, and profile editing.MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables searching and evaluating job postings from LinkedIn and freehire.me directly through Claude Desktop. Provides tools to search jobs, fetch full posting details, and assess candidate fit using eligibility scans and a scoring rubric.MIT