jobswithgpt MCP Server

Hva gjør “jobswithgpt” MCP Server?

“jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) Server kobler AI-assistenter med eksterne jobbdatasystemer for å forbedre arbeidsflyter for jobbsøk og -oppdagelse. Ved å fungere som en bro mellom store språkmodeller (LLMs) og sanntidsannonser, gir serveren utviklere og AI-verktøy mulighet til å utføre dynamiske jobbsøk, hente oppdaterte stillingsannonser og filtrere resultater etter brukerforespørsel. Dette muliggjør oppgaver som å søke etter spesifikke teknologijobber i bestemte områder, aggregere jobbmarkeddata, eller integrere jobbsøksfunksjoner direkte i AI-drevne applikasjoner og assistenter. “jobswithgpt” MCP Server forenkler prosessen med å vise relevante jobbmuligheter, og er et verdifullt verktøy for alle som bygger AI-løsninger som trenger tilgang til eksterne jobbdata og annonser.

Liste over prompt-maler

Ingen spesifikke prompt-maler er nevnt i repoet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er oppført i repoet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• search_jobs: Muliggjør søk etter jobber gjennom MCP-serveren. Dette verktøyet eksponeres for LLM-klienter, slik at de programmessig kan søke etter stillingsannonser (f.eks. “finn jobber for python-utviklere i sf”) og hente strukturert jobbdata fra eksterne kilder.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Jobbsøkintegrasjon: Utviklere kan integrere sanntids jobbsøk i AI-assistenter eller chatboter, slik at sluttbrukere kan søke etter jobber etter tittel, ferdighet eller sted direkte i samtalen.
• Automatisert jobbmarkedsanalyse: AI-arbeidsflyter kan automatisk samle inn og analysere data fra stillingsannonser for å synliggjøre trender innen etterspørsel etter ferdigheter, steder eller roller.
• Personlige jobb-anbefalinger: Ved å koble til brukerprofiler eller CV-er kan MCP-serveren hjelpe AI-agenter å anbefale skreddersydde jobbmuligheter.
• Jobbvarsler og notifikasjoner: Sett opp automatiske varsler for nye stillingsannonser som matcher forhåndsdefinerte søkekriterier, slik at brukere holdes oppdatert på relevante muligheter.
• Automatisering av rekrutteringsprosesser: Integrer jobbsøk i større rekrutteringspipeliner, slik at rekrutterere eller HR-team raskt kan finne matchende kandidater og roller.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen oppsettsinstruksjoner oppgitt for Windsurf.

Claude

1. Installer forutsetninger: Sørg for at Python > 3.12 og uv er installert for ditt OS.
2. Installer MCP-serveren:

   uv run mcp install server.py
   

3. Verifiser installasjonen: Sjekk logger for bekreftelse (f.eks. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Eksempelforespørsel:
   Bruk i Claude med en forespørsel som “Finn ML-jobber i SF”.

JSON-konfigurasjonseksempel:
Ikke spesifisert for Claude i repoet.

Cursor

Ingen oppsettsinstruksjoner oppgitt for Cursor.

Cline

Ingen oppsettsinstruksjoner oppgitt for Cline.

Sikring av API-nøkler
Ingen informasjon om sikring av API-nøkler eller bruk av miljøvariabler er oppgitt i repoet.

Hvordan bruke denne MCP-serveren i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene dine i følgende JSON-format:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som verktøy og få tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “jobswithgpt” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Denne MCP-serveren er ganske enkel, med grunnleggende dokumentasjon og kun ett eksponert verktøy for jobbsøk. Det er et tydelig bruksområde for å integrere jobbsøk i AI-arbeidsflyter, men mangel på prompt-maler, ressurser, konfigurasjonsdetaljer og informasjon om sikkerhet eller avanserte MCP-funksjoner begrenser nytteverdien. Kodebasen virker å være i en tidlig eller demo-fase.

MCP-score: 3/10 — På grunn av begrenset funksjonalitet, dokumentasjon og mangel på avanserte MCP-funksjoner.

MCP-score