jobswithgpt MCP Server

Co dělá “jobswithgpt” MCP Server?

“jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) Server propojuje AI asistenty s externími zdroji dat o pracovních pozicích a rozšiřuje workflow vyhledávání a objevování práce. Jako most mezi velkými jazykovými modely (LLM) a aktuálními pracovními nabídkami umožňuje server vývojářům i AI nástrojům provádět dynamické vyhledávání práce, získávat aktuální pracovní nabídky a filtrovat výsledky dle uživatelských dotazů. Umožňuje tak například hledání konkrétních technologických pozic v definovaných lokalitách, agregaci dat z pracovního trhu, nebo přímou integraci vyhledávání práce do AI aplikací a asistentů. Server “jobswithgpt” MCP zjednodušuje proces zobrazování relevantních pracovních příležitostí a je cenným prvkem pro každého, kdo staví AI řešení vyžadující přístup k externím pracovním datům a nabídkám.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou uvedeny žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• search_jobs: Umožňuje vyhledávání pracovních pozic přes MCP server. Tento nástroj je zpřístupněn LLM klientům a umožňuje programově vyhledávat pracovní inzeráty (např. “najdi práce pro python vývojáře v Praze”) a získat strukturovaná pracovní data z externích zdrojů.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Integrace vyhledávání práce: Vývojáři mohou do AI asistentů či chatbotů integrovat možnost aktuálního vyhledávání pracovních míst, takže uživatelé mohou hledat pracovní nabídky dle názvu, dovedností nebo lokality přímo v konverzaci.
• Automatizovaná analýza pracovního trhu: AI workflow může automaticky shromažďovat a analyzovat data z pracovních inzerátů a odhalovat trendy v poptávce po dovednostech, lokalitách nebo rolích.
• Personalizovaná doporučení práce: Propojením s uživatelskými profily nebo životopisy může MCP server pomoci AI agentům doporučovat vhodné pracovní příležitosti na míru.
• Pracovní notifikace a alerty: Nastavte automatická upozornění na nové nabídky práce, které odpovídají předdefinovaným kritériím, a udržujte uživatele informované o relevantních příležitostech.
• Automatizace náborového workflow: Integrujte pracovní vyhledávání do širších náborových pipeline, což HR týmům a recruiterům pomůže rychle najít odpovídající kandidáty i pozice.

Jak to nastavit

Windsurf

Pro Windsurf nejsou uvedeny žádné pokyny k nastavení.

Claude

1. Nainstalujte požadavky: Ujistěte se, že máte nainstalován Python > 3.12 a uv pro váš operační systém.
2. Nainstalujte MCP server:

   uv run mcp install server.py
   

3. Ověřte instalaci: Zkontrolujte logy pro potvrzení (např. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Ukázkový dotaz:
   Použijte v Claude dotaz typu “Najdi ML práci v Praze”.

Ukázka konfigurace v JSON:
V repozitáři není pro Claude specifikováno.

Cursor

Pro Cursor nejsou uvedeny žádné pokyny k nastavení.

Cline

Pro Cline nejsou uvedeny žádné pokyny k nastavení.

Zabezpečení API klíčů
V repozitáři nejsou uvedeny informace o zabezpečení API klíčů ani o použití proměnných prostředí.

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu a otevřete konfigurační panel. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto formátu JSON:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “jobswithgpt” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Tento MCP server je poměrně základní, má jednoduchou dokumentaci a nabízí pouze jeden nástroj na vyhledávání práce. Má jasné využití pro integraci vyhledávání pracovních míst do AI workflow, ale absence šablon promptů, dalších zdrojů, detailních konfiguračních informací a bezpečnostních doporučení nebo pokročilých MCP funkcí omezuje jeho využitelnost. Zdrojový kód působí jako raná nebo demo verze.

MCP skóre: 3/10 — Kvůli omezené funkčnosti, dokumentaci a absenci pokročilých MCP funkcí.

MCP skóre