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job-mcp

Name: job-mcp
Author: zvieli

by zvieli

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Hybrid

通用多源职位搜索 FastMCP 服务器（`job-mcp`）

Python 3.12+ FastMCP 2.0+ Tests Passing License: MIT

一个企业级、隐私至上的 FastMCP 服务器，提供智能多源技术职位聚合、智能去重、动态简历技能提取、需求覆盖率评分以及自主职位申请工作流，覆盖 HireMeTech、Comeet ATS 和 AllJobs Israel。

架构概览

graph TD
    Client([MCP Client: Claude / Cursor / Gemini Spark / Antigravity]) --> Tools[FastMCP Server Layer]
    Tools --> Aggregator[JobAggregator]
    Aggregator --> Registry[SourceRegistry]

    subgraph Parallel Pluggable Sources Layer
        Registry --> S1[HireMeTechSource<br/>Direct REST API + Session Fallback]
        Registry --> S2[ComeetSource<br/>Direct ATS API + Concurrency Semaphore]
        Registry --> S3[AllJobsSource<br/>Category Feeds + Anti-Blocking Headers]
    end

    subgraph Processing & Normalization Engine
        S1 --> Dedup[Deduplication & Entity Merger]
        S2 --> Dedup
        S3 --> Dedup
        
        Dedup --> NormKey["Key = slug(title) + '@' + slug(company)"]
        NormKey --> Merge[Metadata & Links Merger]
        Merge --> Scorer[Unified CV / Skill Matcher]
    end

    subgraph Dynamic Candidate Engine
        CV["Candidate CV (.pdf / .docx / .txt)"] --> Extractor[Dynamic CV & Profile Extractor]
        Extractor --> Skills["Extracted Skills (40+ tokens)"]
        Extractor --> Seniority["Inferred Seniority & Exclusions"]
        Extractor --> Roles["Target Job Roles"]
        Skills --> Scorer
        Seniority --> Scorer
    end

    Scorer --> Cache[Unified JobCache - 1h TTL]
    Cache --> Tools

核心特性

动态简历与候选人画像提取：
- 多格式输入处理：支持 .pdf（通过 pypdf）、.docx（通过 python-docx）和 .txt 文件。
- NLP 技能分块与动态词库：无需脆弱的硬编码即可发现并提取 40+ 项技术技能，支持复杂多词技术（例如 FastAPI、LangGraph、PostgreSQL、Smart Contracts、GraphRAG）。
- 自动资历与排除检测：能准确推断候选人资历（Junior、Mid、Senior、Lead、Principal、Director），并生成智能否定关键词，自动过滤不匹配的职位。
- 停用词与噪声过滤：严格剔除简历结构残留、日期、和教育头衔，以及非技术性元数据。
智能需求覆盖率评分（0–100）：
- 职位需求覆盖比率：计算候选人技能对特定职位的技能栈需求的满足程度（matched_job_skills / total_job_skills），避免对简历内容广泛的候选人扣分。
- 加权元素评分：
  - 技术栈重合度与覆盖率：最高 40 分
  - 求职 CV 全文关键词相关度：最高 25 分
  - 工作方式与地点匹配度：最高 20 分
  - 薪资期望吻合度：最高 15 分
  - 排除性惩罚：当存在硬性资历/技术不合格项时，-100 分。
- 分段匹配分类：
  - 顶级匹配（$\ge 85$）：自动申请 / 优先申请候选人。
  - 强匹配（$70 - 84$）：高意向职位，标记以供审查/收藏。
  - 失格（$< 50$）：自动隐藏或清除。
可插拔多源架构：
- HireMeTech：直接 REST API 集成（/api/jobs/search、/api/auth/me、/api/resume/profile），并带自动化 DOM 兜底。
- Comeet（直连 ATS）：直连 Comeet Careers API（/careers-api/2.0/company/{id}/positions），通过 asyncio.Semaphore(5) 限流、技术目录索引和按公司 TTL 缓存。
- AllJobs Israel：分类信息流接入，使用模拟真实浏览器请求头，并在来源层面实现错误隔离。
跨源去重与实体合并：
- 当同一职位在多平台展示时自动去重。
- 合并来源列表（sources: ["hiremetech", "comeet"]）、对技术栈取并集、保留最丰富的描述，并优先展示直连 ATS 申请链接。
自主与监督操作模式：
- 监督模式：每个工具均需标准 MCP 确认。
- 自主模式：无人工确认的安全读取/筛选/收藏链式操作，提交申请时设有两阶段安全护栏。
可观测性与高可用性：
- 使用结构化 JSON 日志（structlog）并输出到 stderr，自动对令牌/凭据进行脱敏。
- 所有 ToolResponse 返回体中自动附带跟踪 ID。

工具参考（9 个工具）

工具名	参数	描述
	`list_job_sources`	无	列出所有已注册的职位源（`hiremetech`、`comeet`、`alljobs`）、能力与实时健康状态。
`get_job_matches`	`sources: list[str] = None`, `force_refresh: bool = False`	在所有平台或指定平台上拉取职位匹配结果，并自动去重。
`filter_jobs_by_preferences`	`tech_stack: list[str]`, `work_mode: str`, `location: str`, `min_salary: int`, `keywords: list[str]`, `exclude_keywords: list[str]`, `cv_path: str`	根据候选人简历与偏好，对聚合职位进行评分与筛选。
`bookmark_job`	`job_id: str`	在原始平台上收藏/置顶职位列表。
`delete_job`	`job_id: str`	在视图中将某职位列表移除/隐藏，并从缓存中删除。
`auto_apply_job`	`job_id: str`	第 1 步：检查申请弹窗，生成预览并报告风险提示。
`confirm_auto_apply`	`job_id: str`	第 2 步：执行提交申请。始终需要明确确认。
`calibrate_selectors`	无	基于在线页面，通过自修复启发式算法发现并校准 DOM 选择器。
`set_operation_mode`	`mode: 'supervised' \| 'autonomous'`	在“监督”与“自主”模式之间切换服务器运行模式。

快速开始与安装

1. 克隆并安装依赖

git clone https://github.com/zvieli/hireme_mcp.git
cd hireme_mcp

# Using uv (recommended)
uv venv .venv
uv pip install -e ".[dev]"
playwright install chromium

2. 配置候选人简历与个人资料

将您的简历（cv.pdf、cv.docx 或 cv.txt）放在项目根目录：

cp /path/to/your/resume.pdf ./cv.pdf
cp .env.example .env

编辑 .env 文件以配置默认的简历路径和联系方式：

DEFAULT_CV_PATH=./cv.pdf
CANDIDATE_EMAIL=your.email@example.com
CANDIDATE_NAME="Your Name"

3.（可选）HireMeTech 首次登录认证设置

Comeet 与 AllJobs 无需登录即可全自动运行。 若需对您的 HireMeTech 账户进行认证以获得直连 API 和自动申请能力：

.venv/bin/python -m job_mcp.setup

会打开一个 Chromium 浏览器窗口。
使用您的账号密码登录。
返回终端并按 [Enter] 保存会话到文件夹 ./browser_profile。

运行服务器

方案 A：使用 Docker（推荐）

# Build and run in background
docker compose up -d

# View live multi-source aggregation logs
docker compose logs -f hireme-mcp

方案 B：本地直接运行

# Streamable HTTP (Default for Web & Cloud Clients)
.venv/bin/python -m job_mcp --transport http --host 0.0.0.0 --port 8000

# Stdio (Default for Desktop Clients)
.venv/bin/python -m job_mcp --transport stdio

可视化 CLI 流水线运行器

要在终端中运行一次全自动“探索 — 评分 — 申请”逐遍运行，并显示丰富可视化输出：

# Run with auto-extracted skills from your CV:
.venv/bin/python scripts/run_mock_llm_pipeline.py --cv ./cv.pdf

# Run with explicit stack override and remote filter:
.venv/bin/python scripts/run_mock_llm_pipeline.py --cv ./cv.pdf --stack "Python,FastAPI,LangGraph" --work-mode remote --location "Tel Aviv"

# Execute live application submissions (disabled by default in dry-run):
.venv/bin/python scripts/run_mock_llm_pipeline.py --cv ./cv.pdf --auto-apply

MCP 客户端配置

1. Claude Desktop (`claude_desktop_config.json`)

在 Linux 上： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
在 macOS 上： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
在 Windows 上： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "job-search-mcp": {
      "command": "/absolute/path/to/hireme_mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "job_mcp", "--transport", "stdio"],
      "env": {
        "BROWSER_HEADLESS": "true",
        "DEFAULT_CV_PATH": "/absolute/path/to/hireme_mcp/cv.pdf",
        "CANDIDATE_EMAIL": "candidate@example.com",
        "LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

2. Gemini Spark / Web MCP 客户端

端点 URL：https://<your-host-or-devtunnel-id>/mcp
传输方式：Streamable HTTP
认证方式：无 / 无需认证

环境变量

变量	默认值	说明
`DEFAULT_CV_PATH`	`./cv.pdf`	用于动态提取候选人技能的默认简历路径。
`CANDIDATE_EMAIL`	`candidate@example.com`	自动化申请弹窗中使用的候选人邮箱。
`CANDIDATE_NAME`	`""`	申请表填写所需的候选人全名。
`MCP_TRANSPORT`	`http`	传输协议（`http`、`sse`、`stdio`）。
`MCP_HOST`	`0.0.0.0`	HTTP / SSE 传输的主机绑定地址。
`MCP_PORT`	`8000`	HTTP / SSE 传输的监听端口。
`BROWSER_HEADLESS`	`true`	是否以“浏览器无头”模式运行（`true`/`false`）。
`BROWSER_PROFILE_DIR`	`./browser_profile`	用于持久化 Chromium 会话存储的目录。
`CACHE_TTL_MINUTES`	`60`	已去重职位缓存的有效期（分钟）。
`LOG_LEVEL`	`INFO`	结构化日志级别（`DEBUG`、`INFO`、`WARNING`、`ERROR`）。

运行测试

运行完整自动化测试集（共 542 个测试）：

.venv/bin/pytest tests/ -v

开源许可证

本项目采用 MIT License 许可。

This server cannot be installed

license - not tested

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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