Reed Jobs MCP サーバー

「Reed Jobs」MCP サーバーの機能とは？

Reed Jobs MCP サーバーは、AIアシスタントや開発ツールと Reed Jobs API を接続する Model Context Protocol (MCP) サーバーです。これにより、求人検索や求人情報の取得機能をシームレスに提供します。AI エージェントと Reed.co.uk の求人プラットフォームの橋渡しとなり、キーワード・勤務地・給与・雇用形態・リモートワーク可否など多様なフィルターで求人を検索したり、特定の求人情報を詳細に取得できます。最新の雇用データを活用することで、求人推薦システムや採用自動化、リアルタイムな求人市場インサイトを必要とする開発者ワークフローに最適です。

プロンプト一覧

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リソース一覧

リポジトリやドキュメントで明示的なMCPリソースは記述されていません。

ツール一覧

• mcp_reed_jobs_search_jobs
  キーワード、勤務地、雇用形態、常勤/フルタイム/パートタイム、給与範囲、距離など複数のフィルタで求人検索が可能です。

• mcp_reed_jobs_get_job_details
  求人IDを指定して特定の求人の詳細情報を取得します。

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主なユースケース

• 求人検索自動化
  開発者は特定の職種・勤務地・給与レンジで求人検索を自動化でき、ユーザーやクライアントに効率的なリスト提供が可能です。

• AIによる求人推薦
  AIアシスタントがユーザーの希望に基づき求人を提案でき、検索機能をチャットボットやパーソナルエージェントに組み込めます。

• 採用ワークフローの強化
  人材紹介会社やHRツールは、求人フィルタや詳細取得機能で候補者の選定やマッチングを効率化できます。

• データ分析・市場インサイト
  大量の求人データを取得し、給与レンジ、雇用形態、リモート求人などの傾向分析や特定地域での市場調査に活用できます。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf 用のドキュメント化されたセットアップ手順は見つかりませんでした。

Claude

1. Node.js (v16+) と npm/yarn がインストールされていることを確認してください。
2. Reed Developer Portal から Reed API キーを取得します。
3. Smithery でインストール:

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

4. プロジェクトルートに .env ファイルを作成し、API キーを追加:

   REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
   

5. 環境に合わせてサーバーを起動してください。

Cursor

1. Node.js (v16+) と npm/yarn がインストールされていることを確認してください。
2. Reed Developer Portal から Reed API キーを取得します。
3. 依存関係をインストール:

   npm install
   

4. .env ファイルを作成:

   REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
   

5. プロジェクトをビルドして実行:

   npm run build
   npm start
   

6. Cursor の mcp.json を設定:

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

Cline

Cline 用のドキュメント化されたセットアップ手順は見つかりませんでした。

API キーの安全な管理

.env ファイルで環境変数として管理しましょう:

REED_API_KEY=your_reed_api_key_here

環境ごとのJSON構成例:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHunt のワークフローに MCP サーバーを組み込むには、MCP コンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。system MCP 設定セクションで、以下のJSON形式で MCP サーバー情報を入力してください。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこの MCP をツールとして全機能にアクセスできるようになります。“reed-jobs-mcp” の部分はご自身の MCP サーバー名に、URLはご自身の MCP サーバーのURLに置き換えてください。

概要

私たちの見解：
このMCPサーバーはReed Jobs APIと実際に連携しており、CursorやClaude向けのセットアップも明快です。ただし、高度なMCP機能（プロンプトテンプレートやリソース一覧、サンプリング／ルート対応）は不足しています。基本的な使い方のドキュメントは明確ですが、発展的な活用例は少なめです。

MCP スコア

評価:
上記2つの表に基づき、このMCPサーバーのスコアは 5 / 10 です。コア機能は十分でオープンソースですが、高度なMCP機能・リソース・コミュニティ面で弱い点が見受けられます。