一个智能体读取职位描述，通过 MCP 工具提取需求，将其与简历中的个人资料进行比较，输出带解释的 fit-score（go/no-go），并把决策记录到一个持久化的申请跟踪器中。
完整的技术范围 — 架构、MCP 工具契约、数据模式、逐日计划 — 在 SPEC.md 中。
这是第 1 天完成后的项目骨架：仓库结构、Pydantic 数据模式和 MCP 服务器——其中注册了工具但尚未实现（每个工具都会抛出 NotImplementedError，并指出需要补写什么）。真正的提取/评分逻辑、LangGraph图、tracker DB 和 eval-数据集，是 SPEC.md 计划中的后续步骤。
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_KEY用你自己真实的技能填写 data/resume_profile.json（当前是带占位符的模板）——fit-score 的合理性取决于此文件。
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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