求人情報を読み、MCP toolsを介して要件を抽出し、それらを履歴書プロフィールと比較して、説明付きのfit-score（go/no-go）を出力し、判断を永続的な応募トラッカーに記録するエージェントです。
完全な技術スコープ（アーキテクチャ、MCP toolsの契約、データスキーマ、日別プラン）は SPEC.md にあります。
これは1日目の時点でのプロジェクトのスケルトンです。リポジトリ構造、Pydanticのデータスキーマ、および登録済みだが未実装のツールを持つMCPサーバーが含まれます（各ツールは、何を追記すべきかを示す NotImplementedError を呼び出します）。実際の抽出/スコアリングロジック、LangGraphグラフ、tracker DB、evalデータセットは、SPEC.mdの計画に沿った次のステップです。
Related MCP server: job-agent-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env # заполнить ANTHROPIC_API_KEYdata/resume_profile.json を実際の自分のスキルで埋めてください（現在はプレースホルダー付きのテンプレートです）。fit-scoreがどれだけ適切になるかは、これに依存します。
python -m mcp_server.serverjob-tracker-agent/
├── SPEC.md # архитектура, контракты tools, план
├── mcp_server/
│ ├── server.py # регистрация MCP tools (FastMCP)
│ ├── schemas.py # Pydantic-модели
│ └── tools/
│ ├── extraction.py # fetch_job_posting, extract_job_requirements
│ ├── scoring.py # load_resume_profile, compute_fit_score
│ └── tracker.py # log_application, update_application_outcome, query_tracker_stats
├── agent/
│ ├── state.py # LangGraph state
│ └── graph.py # узлы графа (заготовка)
├── data/
│ └── resume_profile.json # заполнить своими данными
└── evals/
├── golden_cases.yaml # golden-кейсы для eval (заготовка)
└── run_eval.pyThis server cannot be deployed
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