Opportunity MCP

Ein Model Context Protocol-Server, der es jedem KI-Assistenten ermöglicht, Jugendangebote – Stipendien, Fellowships, Praktika, Konferenzen und Austauschprogramme – zu durchsuchen, die live von führenden Plattformen zur Entdeckung von Möglichkeiten aggregiert werden.

Status: Alpha (v0.1.x). Schema, Tool-Oberfläche und Quellenliste können sich mit der Reifung der Adapter ändern. Fixieren Sie in der Produktion auf eine Nebenversion.

Überblick

Studierende, die auf Drittanbieter-Stipendien-Aggregatoren angewiesen sind, öffnen normalerweise zehn oder mehr Tabs, durchsuchen Dutzende irrelevanter Beiträge und kopieren Fristen in eine persönliche Tabelle – nur um dann das Bewerbungsfenster zu verpassen, weil kein Aggregator eine zuverlässige Fristenverfolgung bietet. Opportunity MCP reduziert diesen Arbeitsablauf auf eine einzige Konversationsabfrage.

Sie: Finde voll finanzierte Master-Stipendien in Europa mit Fristen in den nächsten 60 Tagen, für die pakistanische Staatsbürger infrage kommen.

Claude: (Gibt eine deduplizierte, strukturierte Liste zurück, die live aus den indizierten Quellen abgerufen, nach Frist sortiert wurde und jeweils auf den Originalartikel verlinkt.)

Der Server läuft lokal über stdio, liefert einen SQLite + FTS5-Index, der alle sechs Stunden über CI aktualisiert wird, und wird über PyPI, die offizielle MCP-Registry und Smithery verteilt.

Vertriebskanäle

Installation

Claude Desktop

pip install opportunity-mcp
opportunity-mcp-refresh           # build the local index (one-off, ~30 seconds)

Fügen Sie Folgendes zu claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "opportunities": {
      "command": "opportunity-mcp"
    }
  }
}

Starten Sie Claude Desktop neu. Die sechs unten aufgeführten Tools stehen dem Modell zur Verfügung.

Cursor, Windsurf, Continue und andere MCP-Clients

Die meisten Clients verwenden dieselbe mcpServers-Form. Verweisen Sie den command auf opportunity-mcp (nach pip install) oder verwenden Sie uvx für eine Installation ohne Aufwand:

{
  "mcpServers": {
    "opportunities": {
      "command": "uvx",
      "args": ["opportunity-mcp"]
    }
  }
}

Smithery (Ein-Klick-Installation)

https://smithery.ai/server/sayedhusnainhader/opportunity-mcp — Smithery übernimmt den Installationsbefehl für Sie.

Aus dem Quellcode

git clone https://github.com/revolutionarybukhari/opportunity-mcp
cd opportunity-mcp
uv sync                           # or: pip install -e ".[dev]"
uv run opportunity-mcp-refresh
uv run opportunity-mcp            # speaks MCP over stdio

Tools

Der Server stellt sechs Tools bereit. Jedes akzeptiert JSON-Argumente und gibt Pydantic-typisierte Ergebnisse zurück.

type ist eines der folgenden: scholarship, fellowship, internship, conference, exchange, competition, grant, award oder other.

Indizierte Quellen

Live verifiziert gegen den RSS-Feed jeder Website.

Die Einhaltung der robots.txt pro Quelle, ToS-Hinweise und CI-Besonderheiten sind in docs/SOURCES.md dokumentiert.

Beispiel-Prompts

Find fully-funded master's scholarships in Europe with deadlines in the next 60 days.

What conferences are happening in Africa in the next three months?

List the ten newest internships indexed today.

Show me everything closing in the next seven days that an undergraduate could apply to.

Get full details for opportunity 7733b95a81e3239d.

Architektur

AI client  ──MCP──▶  FastMCP server  ──▶  SQLite + FTS5  ◀──  refresh job  ──▶  source adapters  ──▶  opportunity sites

Zwei saubere Trennungen der Zuständigkeiten:

1. Adapter wissen, wie man eine Website liest und rohe Opportunity-Objekte (Pydantic-validiert) erstellt.

2. Die Abfrage-Engine weiß nichts über Websites – sie durchsucht einen normalisierten Index.

Das Hinzufügen einer neuen Quelle ist normalerweise ein Pull Request mit fünfzig Zeilen. Siehe docs/ADAPTER_GUIDE.md. Die vollständige Architektur-Begründung finden Sie in docs/ARCHITECTURE.md.

Datenschutz & Ethik

• Kein Benutzer-Tracking. Alle Abfragen werden lokal verarbeitet; nichts verlässt den Computer des Benutzers außer der periodischen Aktualisierung der Quell-Website.

• Alle indizierten Daten sind öffentlich. Zusammenfassungen sind auf 500 Zeichen begrenzt und jeder Datensatz verlinkt zurück zum ursprünglichen Artikel.

• Höfliche Identifizierung. Der HTTP User-Agent enthält die Projekt-URL, damit Website-Betreiber uns direkt erreichen können.

• Konservativer Aktualisierungsrhythmus. Quellen werden höchstens alle sechs Stunden über CI abgefragt – niemals bei einer Benutzerabfrage.

• Quellenentfernungen auf Anfrage werden innerhalb von 24 Stunden ohne Verhandlung berücksichtigt.

• robots.txt wird respektiert von jedem Adapter vor dem Abruf.

Roadmap

• Phase 2 — länder-, stufen- und sprachbewusste Extraktion (derzeit an den KI-Client delegiert).

• Phase 3 — erster HTML-Adapter (Youth Opportunities), breitere Abdeckung von Tier-2/Tier-4-Quellen.

• Phase 4 — gehosteter Streamable-HTTP-Endpunkt für Clients, die entfernte MCP-Server bevorzugen.

• Phase 5 — optionaler wöchentlicher Digest nach gespeichertem Profil.

Offene Issues mit dem Label add a source sind gute erste Beiträge.

Mitwirken

Pull Requests sind willkommen. Der schnellste Weg zu helfen ist das Hinzufügen einer Quelle, die wir noch nicht indizieren – lesen Sie docs/ADAPTER_GUIDE.md und öffnen Sie einen PR. Siehe docs/CONTRIBUTING.md für Entwicklungseinrichtung, Testkonventionen und die Erwartungen an den Verhaltenskodex.

git clone https://github.com/revolutionarybukhari/opportunity-mcp
cd opportunity-mcp
uv sync
uv run pytest
uv run ruff check .

Lizenz

MIT © Opportunity MCP Contributors.