Serveur MCP Reed Jobs

À quoi sert le serveur MCP « Reed Jobs » ?

Le serveur MCP Reed Jobs est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui connecte les assistants IA et les outils de développement à l’API Reed Jobs, offrant ainsi des possibilités de recherche et de récupération d’offres d’emploi sans friction. En faisant le pont entre les agents IA et la plateforme d’emploi Reed.co.uk, ce serveur permet d’interroger les offres avec divers filtres — mots-clés, localisation, salaire, type de contrat, options de télétravail — et de récupérer des informations détaillées sur chaque annonce. Le serveur MCP Reed Jobs enrichit vos workflows pilotés par l’IA avec des données d’emploi à jour, ce qui en fait un atout pour les systèmes de recommandation, l’automatisation du recrutement ou tout workflow nécessitant des informations en temps réel sur le marché du travail.

Liste des modèles de prompt

Aucun modèle de prompt trouvé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• mcp_reed_jobs_search_jobs
  Permet de rechercher des offres d’emploi avec de multiples filtres : mots-clés, localisation, type de contrat, options permanent/CDI/temps partiel, fourchette de salaire et distance autour d’un lieu.

• mcp_reed_jobs_get_job_details
  Récupère les informations détaillées d’une offre spécifique à partir de son identifiant.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation de la recherche d’emploi
  Les développeurs peuvent automatiser la recherche d’emplois selon des rôles, des localisations ou des fourchettes de salaire, pour aider les utilisateurs à trouver efficacement les offres pertinentes.

• Recommandation d’emploi par IA
  Les assistants IA peuvent suggérer des annonces selon les préférences de l’utilisateur en intégrant la recherche dans des chatbots ou des agents personnels.

• Optimisation du workflow de recrutement
  Les agences RH ou outils de recrutement peuvent filtrer et récupérer les détails des annonces pour accélérer la présélection et la mise en relation candidats-offres.

• Analyse de données et veille marché
  Les développeurs peuvent interroger massivement les offres et analyser les tendances : salaires, types de contrat, télétravail, par région.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction de configuration documentée pour Windsurf n’a été trouvée.

Claude

1. Vérifiez que Node.js (v16+) et npm/yarn sont installés.
2. Obtenez une clé API Reed sur le portail développeur Reed.
3. Installez via Smithery :

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

4. Ajoutez votre clé API dans un fichier .env à la racine du projet :

   REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
   

5. Lancez le serveur selon les besoins de votre environnement.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js (v16+) et npm/yarn sont installés.
2. Obtenez une clé API Reed sur le portail développeur Reed.
3. Installez les dépendances :

   npm install
   

4. Créez un fichier .env :

   REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
   

5. Compilez et lancez le projet :

   npm run build
   npm start
   

6. Configurez mcp.json dans Cursor :

   {
     "mcpServers": {
       "reed-jobs-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/your/dist/index.js"],
         "cwd": "path/to/your/project"
       }
     }
   }
   

Cline

Aucune instruction de configuration documentée pour Cline n’a été trouvée.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement dans votre fichier .env :

REED_API_KEY=your_reed_api_key_here

Exemple de configuration JSON pour les environnements :

{
  "mcpServers": {
    "reed-jobs-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/dist/index.js"],
      "cwd": "path/to/your/project",
      "env": {
        "REED_API_KEY": "${REED_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, indiquez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "reed-jobs-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions. N’oubliez pas d’adapter “reed-jobs-mcp” au nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis :
Ce serveur MCP est ciblé, fournit une réelle intégration avec l’API Reed Jobs, et propose des instructions claires pour Cursor et Claude. Cependant, il manque de fonctionnalités MCP avancées comme les modèles de prompt, le listing de ressources et un support sampling/roots explicite. La documentation est claire pour l’usage de base mais reste minimale pour les configurations avancées.

Score MCP

Note :
Sur la base des deux tableaux, ce serveur MCP obtient une note de 5 sur 10. Il remplit bien sa mission principale et est open source, mais il manque de fonctionnalités MCP avancées, de ressources et d’engagement communautaire.