jobswithgpt MCP-server

Vad gör “jobswithgpt” MCP-servern?

“jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) server kopplar AI-assistenter till externa jobbdatakällor för att förbättra arbetsflöden inom jobbsök och upptäckt. Genom att fungera som en brygga mellan stora språkmodeller (LLM:er) och realtidsplatsannonser ger servern utvecklare och AI-verktyg möjlighet att utföra dynamiska jobbsökningar, hämta uppdaterade platsannonser och filtrera resultat baserat på användarfrågor. Detta möjliggör uppgifter som att söka efter specifika teknikroller i vissa städer, aggregera jobbmarknadsdata eller bygga in jobbsöksfunktionalitet direkt i AI-assistenter och applikationer. “jobswithgpt” MCP-servern förenklar processen att lyfta fram relevanta jobbmöjligheter och är därmed en värdefull resurs för alla som bygger AI-lösningar som kräver tillgång till externa jobbdata och platsannonser.

Lista över promptar

Inga specifika promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas i arkivet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• search_jobs: Möjliggör sökningar efter jobb via MCP-servern. Detta verktyg exponeras för LLM-klienter och låter dem programmässigt söka efter platsannonser (t.ex. “hitta jobb för python-utvecklare i göteborg”) och hämta strukturerad jobbinformation från externa källor.

Användningsområden för denna MCP-server

• Integration av jobbsökning: Utvecklare kan integrera realtidsjobbsökning i AI-assistenter eller chatbottar så att slutanvändare kan söka jobb efter titel, kompetens eller plats direkt i konversationen.
• Automatiserad jobbmarknadsanalys: AI-arbetsflöden kan automatiskt samla in och analysera jobbanonsdata för att visa trender inom efterfrågade kompetenser, platser eller roller.
• Personliga jobbrekommendationer: Genom att koppla till användarprofiler eller CV:n kan MCP-servern hjälpa AI-agenter att rekommendera skräddarsydda jobbmöjligheter.
• Jobbaviseringar och notiser: Sätt upp automatiska aviseringar för nya platsannonser som matchar fördefinierade sökkriterier, så att användare hålls uppdaterade om relevanta möjligheter.
• Automatisering av rekryteringsflöden: Integrera jobbsökningsåtgärder i större rekryteringsprocesser, så att rekryterare eller HR-team snabbt kan hitta matchande kandidater och roller.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Windsurf.

Claude

1. Installera förutsättningar: Kontrollera att Python > 3.12 och uv är installerade för ditt operativsystem.
2. Installera MCP-servern:

   uv run mcp install server.py
   

3. Verifiera installationen: Kontrollera loggarna för bekräftelse (t.ex. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Exempelfråga:
   Använd i Claude med en fråga som “Find ML jobs in SF”.

Exempel på JSON-konfiguration:
Inte specificerat för Claude i arkivet.

Cursor

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Cursor.

Cline

Inga installationsinstruktioner tillhandahålls för Cline.

Säkerhet för API-nycklar
Ingen information om säkerhet för API-nycklar eller användning av miljövariabler ges i arkivet.

Så använder du MCP i Flows

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flow och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-server enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “jobswithgpt” till vad din MCP-server faktiskt heter och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

Denna MCP-server är ganska minimal, med grundläggande dokumentation och endast ett exponerat verktyg för jobbsökning. Det finns ett tydligt användningsområde för att integrera jobbsök i AI-arbetsflöden, men avsaknaden av promptmallar, resurser, konfigurationsdetaljer samt information om säkerhet eller avancerade MCP-funktioner begränsar dess nytta. Kodbasen verkar vara i ett tidigt eller demo-stadie.

MCP-betyg: 3/10 — På grund av begränsad funktionalitet, dokumentation och avsaknad av avancerade MCP-funktioner.

MCP-betyg