jobswithgpt MCP Server

Do czego służy serwer “jobswithgpt” MCP?

Serwer “jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych o ofertach pracy, usprawniając proces wyszukiwania i odkrywania stanowisk. Działając jako pomost między dużymi modelami językowymi (LLM) a ogłoszeniami o pracę w czasie rzeczywistym, serwer umożliwia deweloperom i narzędziom AI wykonywanie dynamicznych wyszukiwań, pobieranie aktualnych ogłoszeń oraz filtrowanie wyników na podstawie zapytań użytkownika. Pozwala to na takie działania jak wyszukiwanie konkretnych stanowisk technologicznych w danej lokalizacji, agregację danych o rynku pracy czy bezpośrednią integrację wyszukiwania ofert w aplikacjach i asystentach opartych na AI. Serwer “jobswithgpt” MCP upraszcza proces prezentowania odpowiednich ofert pracy, stanowiąc cenne narzędzie dla każdego, kto buduje rozwiązania AI wymagające dostępu do zewnętrznych danych i ogłoszeń o pracę.

Lista promptów

W repozytorium lub dokumentacji nie wymieniono konkretnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium lub dokumentacji nie wymieniono wyraźnych zasobów.

Lista narzędzi

• search_jobs: Umożliwia wyszukiwanie ofert pracy przez serwer MCP. Narzędzie to jest dostępne dla klientów LLM, pozwalając im programowo wyszukiwać ogłoszenia (np. “find jobs for python devs in sf”) i pobierać ustrukturyzowane dane z zewnętrznych źródeł.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Integracja wyszukiwania pracy: Programiści mogą zintegrować wyszukiwanie ofert pracy w czasie rzeczywistym z asystentami AI lub chatbotami, umożliwiając użytkownikom przeszukiwanie ofert według stanowiska, umiejętności lub lokalizacji bezpośrednio w rozmowie.
• Automatyczna analiza rynku pracy: Przepływy AI mogą automatycznie zbierać i analizować dane o ofertach, prezentując trendy w zatrudnieniu według umiejętności, lokalizacji czy ról.
• Personalizowane rekomendacje pracy: Dzięki połączeniu z profilami użytkowników lub CV, serwer MCP może pomóc agentom AI rekomendować dopasowane oferty pracy.
• Powiadomienia i alerty o pracy: Ustaw automatyczne powiadomienia o nowych ogłoszeniach spełniających zdefiniowane kryteria wyszukiwania, aby użytkownicy byli na bieżąco z interesującymi ofertami.
• Automatyzacja procesów rekrutacyjnych: Zintegruj działania związane z wyszukiwaniem ofert w większych procesach rekrutacyjnych, pomagając rekruterom lub działom HR szybciej znajdować dopasowanych kandydatów i stanowiska.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowany Python > 3.12 oraz uv dla swojego systemu operacyjnego.
2. Zainstaluj serwer MCP:

   uv run mcp install server.py
   

3. Zweryfikuj instalację: Sprawdź logi pod kątem potwierdzenia (np. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Przykładowe zapytanie:
   Użyj w Claude zapytania w stylu “Find ML jobs in SF”.

Przykład konfiguracji JSON:
Nie określono dla Claude w repozytorium.

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API
Brak informacji o zabezpieczaniu kluczy API lub używaniu zmiennych środowiskowych w repozytorium.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić “jobswithgpt” na rzeczywistą nazwę Twojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Podsumowanie

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest dość minimalistyczny, z podstawową dokumentacją i tylko jednym udostępnionym narzędziem do wyszukiwania pracy. Jest jasny przypadek użycia dla integracji wyszukiwania ofert w przepływach AI, jednak brak szablonów promptów, zasobów, szczegółów konfiguracji oraz informacji o bezpieczeństwie lub zaawansowanych funkcjach MCP ogranicza jego użyteczność. Kod wydaje się być we wczesnej lub demonstracyjnej fazie rozwoju.

Ocena MCP: 3/10 — Z powodu ograniczonej funkcjonalności, dokumentacji oraz braku zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP