Reed Jobs MCP 서버

“Reed Jobs” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Reed Jobs MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, AI 어시스턴트와 개발 도구를 Reed Jobs API와 연결하여 손쉬운 채용 검색 및 정보 조회 기능을 제공합니다. 이 서버는 AI 에이전트와 Reed.co.uk 채용 플랫폼 사이의 다리 역할을 하며, 사용자가 키워드, 위치, 급여, 계약 형태, 원격 근무 여부 등 다양한 필터로 채용 공고를 검색하고, 특정 공고의 상세 정보를 가져올 수 있게 합니다. 최신 고용 데이터를 활용한 AI 기반 워크플로우에 적합하여, 채용 추천 시스템, 채용 자동화, 실시간 구인 시장 인사이트가 필요한 개발 환경에 유용합니다.

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리소스 목록

저장소나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• mcp_reed_jobs_search_jobs
  키워드, 위치, 계약 형태, 정규직/파트타임/계약직, 급여 범위, 위치로부터의 거리 등 다양한 필터로 채용 공고를 검색할 수 있습니다.

• mcp_reed_jobs_get_job_details
  채용 공고 ID를 기반으로 특정 공고의 상세 정보를 조회합니다.

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MCP 서버 활용 사례

• 채용 검색 자동화
  개발자는 특정 직무, 위치, 급여 범위로 채용 검색을 자동화하여 사용자나 클라이언트가 효율적으로 관련 공고를 찾을 수 있습니다.

• AI 기반 채용 추천
  AI 어시스턴트가 사용자의 선호도에 따라 채팅봇이나 퍼스널 에이전트에 채용 공고를 추천할 수 있습니다.

• 채용 워크플로우 강화
  채용 에이전시나 HR 도구에서 필터링 및 공고 상세 조회로 후보자 소싱과 매칭 과정을 간소화할 수 있습니다.

• 데이터 분석 및 시장 인사이트
  대량의 채용 공고를 조회하여 특정 지역 내 급여, 계약 형태, 원격 근무 트렌드 등 다양한 데이터를 분석할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 문서화된 설치 안내가 없습니다.

Claude

1. Node.js(v16+)와 npm/yarn이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Reed 개발자 포털 에서 Reed API 키를 발급받으세요.
3. Smithery를 통해 설치:

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

4. 프로젝트 루트에 .env 파일을 생성하고 다음과 같이 API 키를 추가하세요:

   REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
   

5. 환경에 맞게 서버를 시작하세요.

Cursor

1. Node.js(v16+)와 npm/yarn이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Reed 개발자 포털 에서 Reed API 키를 발급받으세요.
3. 의존성 설치:

   npm install
   

4. .env 파일 생성:

   REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
   

5. 프로젝트 빌드 및 실행:

   npm run build
   npm start
   

6. Cursor에서 mcp.json 구성:

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

Cline

Cline에 대한 문서화된 설치 안내가 없습니다.

API 키 보안

.env 파일에 환경 변수를 사용하세요:

REED_API_KEY=your_reed_api_key_here

환경별 JSON 구성 예시:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정란에 MCP 서버 정보를 다음 JSON 형식으로 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “reed-jobs-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

저희의 의견:
이 MCP 서버는 Reed Jobs API와 실제 통합을 제공하며, Cursor와 Claude에 대한 명확한 설치 안내가 있습니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 리소스 목록, 명시적 샘플링/roots 등 고급 MCP 기능은 부족합니다. 기본 사용에 대한 문서화는 명확하지만, 고급 설정에 대한 안내는 최소한입니다.

MCP 점수

평가:
위 두 표를 바탕으로, 이 MCP 서버는 10점 만점에 5점을 기록합니다. 핵심 기능은 잘 수행하고 오픈소스이지만, 고급 MCP 기능, 리소스, 커뮤니티 활성화는 부족합니다.