خادم jobswithgpt MCP

ماذا يفعل خادم “jobswithgpt” MCP؟

يقوم خادم “jobswithgpt” MCP (بروتوكول سياق النموذج) بربط المساعدين الذكاء الاصطناعي بمصادر بيانات الوظائف الخارجية لتعزيز عمليات البحث عن الوظائف واكتشافها ضمن سير العمل. من خلال عمله كجسر بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وقوائم الوظائف في الوقت الفعلي، يتيح الخادم للمطورين والأدوات الذكية إجراء عمليات بحث ديناميكية عن الوظائف، وجلب قوائم حديثة، وتصفية النتائج بناءً على استفسارات المستخدم. هذا يمكّن من تنفيذ مهام مثل البحث عن أدوار تقنية محددة في أماكن معينة، وتجميع بيانات سوق العمل، أو دمج إمكانيات البحث عن الوظائف مباشرةً في التطبيقات والمساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي. يعمل خادم “jobswithgpt” MCP على تبسيط عملية عرض فرص العمل المناسبة، مما يجعله أداة قيّمة لأي شخص يبني حلول ذكاء اصطناعي تتطلب الوصول إلى بيانات وقوائم وظائف خارجية.

قائمة الأسئلة المقترحة

لا توجد قوالب محددة للأسئلة مذكورة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة مدرجة في المستودع أو الوثائق.

قائمة الأدوات

• search_jobs: تتيح الاستعلام عن الوظائف عبر خادم MCP. هذه الأداة متاحة لعملاء LLM، وتسمح لهم بالبحث برمجياً عن قوائم الوظائف (مثل “ابحث عن وظائف لمطوري بايثون في سان فرانسيسكو”) وجلب بيانات منظمة للوظائف من مصادر خارجية.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• دمج البحث عن الوظائف: يمكن للمطورين دمج إمكانيات البحث عن الوظائف في الوقت الفعلي في المساعدات الذكية أو الدردشة، مما يسمح للمستخدمين النهائيين بالبحث عن وظائف حسب المسمى، أو المهارة، أو الموقع مباشرة داخل المحادثة.
• تحليل سوق العمل المؤتمت: يمكن لسير العمل الذكي جمع وتحليل بيانات الوظائف تلقائيًا للكشف عن اتجاهات التوظيف حسب المهارات أو المواقع أو الأدوار.
• توصيات وظيفية مخصصة: من خلال ربط السير الذاتية أو ملفات المستخدمين، يمكن لخادم MCP مساعدة وكلاء الذكاء الاصطناعي في اقتراح فرص عمل مناسبة.
• تنبيهات وإشعارات الوظائف: إعداد تنبيهات تلقائية للوظائف الجديدة التي تتطابق مع معايير بحث محددة، لإبقاء المستخدمين على اطلاع بأحدث الفرص.
• أتمتة سير عمل التوظيف: دمج عمليات البحث عن الوظائف في خطوط توظيف أكبر، لمساعدة فرق التوظيف أو الموارد البشرية في العثور السريع على المرشحين والأدوار المناسبة.

كيفية الإعداد

Windsurf

لا توجد تعليمات إعداد لـ Windsurf.

Claude

1. تثبيت المتطلبات الأساسية: تأكد من تثبيت Python > 3.12 و uv لنظام التشغيل الخاص بك.
2. تثبيت خادم MCP:

   uv run mcp install server.py
   

3. التحقق من التثبيت: تحقق من السجلات للتأكد (مثل “تمت إضافة الخادم ‘jobswithgpt_search’”).
4. مثال لاستعلام:
   استخدم في Claude استعلاماً مثل “ابحث عن وظائف ML في سان فرانسيسكو”.

مثال لتكوين JSON:
غير محدد لـ Claude في المستودع.

Cursor

لا توجد تعليمات إعداد لـ Cursor.

Cline

لا توجد تعليمات إعداد لـ Cline.

تأمين مفاتيح API
لا توجد معلومات حول تأمين مفاتيح API أو استخدام متغيرات البيئة في المستودع.

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم تكوين النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

{
  "jobswithgpt": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادراً الآن على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وميزاته. تذكّر تغيير “jobswithgpt” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط برابط خادمك الخاص.

نظرة عامة

رأينا

هذا الخادم MCP بسيط للغاية، مع وثائق أساسية وأداة واحدة فقط متاحة للبحث عن الوظائف. هناك حالة استخدام واضحة لدمج البحث عن الوظائف في سير العمل الذكي، لكن غياب قوالب الأسئلة، الموارد، تفاصيل الإعداد، والمعلومات الأمنية أو ميزات MCP المتقدمة يحد من فائدته. ويبدو أن الشيفرة في مرحلة مبكرة أو تجريبية.

تقييم MCP: 3/10 — بسبب قلة الميزات، وضآلة التوثيق، وعدم توفر ميزات MCP متقدمة.

تقييم MCP