jobswithgpt MCP Server

Was macht der “jobswithgpt” MCP Server?

Der “jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) Server verbindet KI-Assistenten mit externen Jobdatenquellen, um Workflows zur Jobsuche und -entdeckung zu verbessern. Als Bindeglied zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und Echtzeit-Jobangeboten ermöglicht der Server Entwicklern und KI-Tools, dynamische Jobsuchen durchzuführen, aktuelle Joblisten abzurufen und Ergebnisse nach Benutzeranfragen zu filtern. Damit können Aufgaben wie die Suche nach bestimmten Tech-Rollen an bestimmten Standorten, die Aggregation von Arbeitsmarktdaten oder die direkte Integration von Jobsuchfunktionen in KI-gestützte Anwendungen und Assistenten umgesetzt werden. Der “jobswithgpt” MCP Server vereinfacht das Auffinden relevanter Jobmöglichkeiten und ist ein wertvoller Baustein für alle, die KI-Lösungen mit Zugriff auf externe Jobdaten und -listen entwickeln.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine spezifischen Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• search_jobs: Ermöglicht das Abfragen von Jobs über den MCP-Server. Dieses Tool wird LLM-Clients zur Verfügung gestellt, sodass sie programmatisch nach Jobangeboten suchen können (z.B. “finde Jobs für Python-Entwickler in Berlin”) und strukturierte Jobdaten von externen Jobquellen erhalten.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Jobsuche-Integration: Entwickler können Echtzeit-Jobsuche in KI-Assistenten oder Chatbots integrieren, sodass Endnutzer direkt im Gespräch nach Jobs nach Titel, Fähigkeit oder Ort suchen können.
• Automatisierte Arbeitsmarktanalyse: KI-Workflows können Jobdaten automatisch sammeln und auswerten, um Trends bei gesuchten Fähigkeiten, Standorten oder Rollen zu erkennen.
• Personalisierte Jobempfehlungen: Durch Anbindung an Nutzerprofile oder Lebensläufe können KI-Agenten individuell passende Jobs vorschlagen.
• Job-Benachrichtigungen und Alarme: Automatisierte Benachrichtigungen für neue Jobangebote, die vordefinierte Suchkriterien erfüllen, halten Nutzer über passende Möglichkeiten auf dem Laufenden.
• Automatisierung von Recruiting-Prozessen: Job-Suchaktionen können in größere Recruiting-Pipelines integriert werden, um Recruitern oder HR-Teams schnell passende Kandidaten und Rollen anzuzeigen.

Einrichtung

Windsurf

Keine Installationsanweisungen für Windsurf.

Claude

1. Voraussetzungen installieren: Stellen Sie sicher, dass Python > 3.12 und uv für Ihr Betriebssystem installiert sind.
2. MCP-Server installieren:

   uv run mcp install server.py
   

3. Installation überprüfen: Überprüfen Sie die Logs auf die Bestätigung (z.B. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Beispielabfrage:
   Nutzen Sie in Claude eine Abfrage wie “Find ML jobs in SF”.

JSON-Konfigurationsbeispiel:
Für Claude im Repository nicht angegeben.

Cursor

Keine Installationsanweisungen für Cursor.

Cline

Keine Installationsanweisungen für Cline.

Absicherung von API-Schlüsseln
Im Repository werden keine Informationen zur Absicherung von API-Schlüsseln oder zur Nutzung von Umgebungsvariablen bereitgestellt.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “jobswithgpt” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server ist sehr minimalistisch gehalten, mit einfacher Dokumentation und nur einem bereitgestellten Tool zur Jobsuche. Es gibt einen klaren Anwendungsfall für die Integration von Jobsuchen in KI-Workflows, jedoch schränken das Fehlen von Prompt-Vorlagen, Ressourcen, Konfigurationsdetails sowie Informationen zu Sicherheit oder fortgeschrittenen MCP-Funktionen den Nutzen deutlich ein. Der Code wirkt wie in einer frühen oder Demo-Phase.

MCP Score: 3/10 — Aufgrund eingeschränkter Funktionalität, Dokumentation und fehlender fortgeschrittener MCP-Features.

MCP Score