jobswithgpt MCP Server

Hvad laver “jobswithgpt” MCP Server?

“jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) Server forbinder AI-assistenter med eksterne jobdatakilder for at styrke jobsøgning og opdagelsesarbejdsgange. Ved at fungere som bindeled mellem store sprogmodeller (LLM’er) og realtids jobopslag gør serveren det muligt for udviklere og AI-værktøjer at udføre dynamiske jobsøgninger, hente opdaterede joblister og filtrere resultater baseret på brugerforespørgsler. Dette muliggør opgaver som at søge efter specifikke tech-roller i bestemte områder, indsamle jobmarkeddata eller integrere jobsøgningsfunktionalitet direkte i AI-drevne applikationer og assistenter. “jobswithgpt” MCP Server gør det lettere at finde relevante jobmuligheder og er derfor et værdifuldt værktøj for alle, der bygger AI-løsninger med behov for adgang til eksterne jobdata og opslag.

Liste over Prompter

Der nævnes ingen specifikke promptskabeloner i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Der er ikke angivet eksplicitte ressourcer i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

• search_jobs: Gør det muligt at forespørge jobs via MCP-serveren. Dette værktøj eksponeres for LLM-klienter, så de programmæssigt kan søge efter jobopslag (f.eks. “find jobs for python devs in sf”) og hente strukturerede jobdata fra eksterne jobkilder.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Integration af jobsøgning: Udviklere kan integrere realtids jobsøgningsfunktionalitet i AI-assistenter eller chatbots, så slutbrugere kan søge efter job via titel, færdighed eller lokation direkte i samtalen.
• Automatiseret jobmarkedanalyse: AI-arbejdsgange kan automatisk indsamle og analysere jobopslagsdata for at afdække tendenser i efterspørgslen på bestemte færdigheder, lokationer eller roller.
• Personlige jobanbefalinger: Ved at forbinde til brugerprofiler eller CV’er kan MCP-serveren hjælpe AI-agenter med at anbefale skræddersyede jobmuligheder.
• Jobalarmer og notifikationer: Opsæt automatiske alarmer for nye jobopslag, der matcher foruddefinerede søgekriterier, så brugerne holdes opdateret om relevante muligheder.
• Automatisering af rekrutteringsarbejdsgange: Integrer jobsøgningshandlinger i større rekrutteringsforløb, så rekrutterings- eller HR-teams hurtigt kan finde matchende kandidater og roller.

Sådan sættes den op

Windsurf

Ingen installationsvejledning angivet for Windsurf.

Claude

1. Installer forudsætninger: Sørg for at Python > 3.12 og uv er installeret på dit operativsystem.
2. Installer MCP-serveren:

   uv run mcp install server.py
   

3. Bekræft installationen: Tjek logfilerne for bekræftelse (f.eks. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Eksempelforespørgsel:
   Brug i Claude med en forespørgsel som “Find ML jobs in SF”.

JSON-konfigurationseksempel:
Ej angivet for Claude i repoet.

Cursor

Ingen installationsvejledning angivet for Cursor.

Cline

Ingen installationsvejledning angivet for Cline.

Sikring af API-nøgler
Der er ikke angivet information om sikring af API-nøgler eller brug af miljøvariabler i repositoriet.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “jobswithgpt” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server er ret basal med grundlæggende dokumentation og kun et enkelt eksponeret værktøj til jobsøgning. Der er et klart anvendelsesområde for at integrere jobsøgning i AI-arbejdsgange, men manglen på promptskabeloner, ressourcer, konfigurationsdetaljer samt information om sikkerhed eller avancerede MCP-funktioner begrænser dens anvendelighed. Kodebasen lader til at være på et tidligt eller demo-stadie.

MCP-score: 3/10 — Grundet begrænset funktionalitet, dokumentation og mangel på avancerede MCP-funktioner.

MCP-score