Servidor MCP de Reed Jobs

¿Qué hace el Servidor MCP de “Reed Jobs”?

El Servidor MCP de Reed Jobs es un servidor Model Context Protocol (MCP) que conecta asistentes de IA y herramientas de desarrollo con la API de Reed Jobs, permitiendo capacidades fluidas de búsqueda y recuperación de empleos. Actuando como un puente entre los agentes de IA y la plataforma de empleos Reed.co.uk, este servidor permite a los usuarios consultar ofertas de trabajo usando una variedad de filtros—incluyendo palabras clave, ubicación, salario, tipo de contrato y opciones de trabajo remoto—y obtener información detallada de ofertas específicas. El Servidor MCP de Reed Jobs potencia los flujos de trabajo impulsados por IA con datos de empleo actualizados, convirtiéndose en un activo para sistemas de recomendación de empleos, automatización del reclutamiento o cualquier flujo de desarrollo que se beneficie de información en tiempo real del mercado laboral.

Lista de Prompts

No se encontraron plantillas de prompts en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en el repositorio o la documentación.

Lista de Herramientas

• mcp_reed_jobs_search_jobs
  Permite buscar empleos con múltiples filtros incluyendo palabras clave, ubicación, tipo de contrato, opciones de permanente/tiempo completo/tiempo parcial, rango salarial y distancia desde la ubicación.

• mcp_reed_jobs_get_job_details
  Recupera información detallada para un empleo específico basado en su ID de empleo.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de Búsqueda de Empleo
  Los desarrolladores pueden automatizar búsquedas de empleos para roles, ubicaciones o rangos salariales específicos, ayudando a usuarios o clientes a encontrar ofertas relevantes de manera eficiente.

• Recomendación de Empleos con IA
  Los asistentes de IA pueden sugerir ofertas de empleo según las preferencias del usuario integrando la funcionalidad de búsqueda en chatbots o agentes personales.

• Mejora del Flujo de Trabajo de Reclutamiento
  Agencias de reclutamiento o herramientas de RRHH pueden usar el servidor para filtrar y obtener detalles de empleos, optimizando la búsqueda y el emparejamiento de candidatos.

• Análisis de Datos y Estudios de Mercado
  Los desarrolladores pueden consultar empleos en masa y analizar tendencias como rangos salariales, tipos de contrato u oportunidades remotas dentro de regiones específicas.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se encontraron instrucciones de configuración documentadas para Windsurf.

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js (v16+) y npm/yarn instalados.
2. Obtén una clave API de Reed en el Portal de Desarrolladores de Reed.
3. Instala vía Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @kld3v/reed_jobs_mcp --client claude
   

4. Agrega tu clave API a un archivo .env en la raíz del proyecto:

   REED_API_KEY=tu_clave_api_reed_aquí
   

5. Inicia el servidor según lo requiera tu entorno.

Cursor

1. Asegúrate de tener Node.js (v16+) y npm/yarn instalados.
2. Obtén una clave API de Reed en el Portal de Desarrolladores de Reed.
3. Instala las dependencias:

   npm install
   

4. Crea un archivo .env:

   REED_API_KEY=tu_clave_api_reed_aquí
   

5. Compila y ejecuta el proyecto:

   npm run build
   npm start
   

6. Configura mcp.json en Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "reed-jobs-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["ruta/a/tu/dist/index.js"],
         "cwd": "ruta/a/tu/proyecto"
       }
     }
   }
   

Cline

No se encontraron instrucciones de configuración documentadas para Cline.

Protección de Claves API

Utiliza variables de entorno en tu archivo .env:

REED_API_KEY=tu_clave_api_reed_aquí

Ejemplo de configuración JSON para entornos:

{
  "mcpServers": {
    "reed-jobs-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["ruta/a/tu/dist/index.js"],
      "cwd": "ruta/a/tu/proyecto",
      "env": {
        "REED_API_KEY": "${REED_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "reed-jobs-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “reed-jobs-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión:
Este servidor MCP es enfocado, ofrece integración real con la API de Reed Jobs y tiene instrucciones claras de configuración para Cursor y Claude. Sin embargo, carece de funciones MCP avanzadas como plantillas de prompts, listado de recursos y soporte explícito de muestreo/roots. La documentación es clara para el uso básico pero mínima para configuraciones avanzadas.

Puntuación MCP

Valoración:
Según las dos tablas, este servidor MCP obtiene una puntuación de 5 sobre 10. Cumple bien con las funciones principales y es de código abierto, pero le faltan características MCP avanzadas, recursos y tracción comunitaria.