
Redis MCP-server
Redis MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Redis-kompatibla minnesdatabaser, och erbjuder sömlös nyckel-värde-lagring, realtidsmeddeland...
Koppla samman FlowHunt och AI-agenter med Reed Jobs för intelligent jobbsök och rekryteringsautomation i dina arbetsflöden.
Reed Jobs MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server som kopplar AI-assistenter och utvecklingsverktyg till Reed Jobs API och möjliggör sömlös jobbsökning och hämtning. Genom att fungera som en brygga mellan AI-agenter och Reed.co.uk:s jobbplattform kan användare söka efter jobbannonser med en mängd olika filter—inklusive nyckelord, plats, lön, kontraktstyp och möjlighet till distansarbete—samt hämta detaljerad information om specifika jobbannonser. Reed Jobs MCP Server ger AI-drivna arbetsflöden tillgång till uppdaterad arbetsmarknadsdata, vilket gör den till en tillgång för jobbrekommendationssystem, rekryteringsautomation eller vilket utvecklararbetsflöde som helst som drar nytta av realtidsinsikter om arbetsmarknaden.
Inga promptmallar hittades i arkivet eller dokumentationen.
Inga explicita MCP-resurser beskrivs i arkivet eller dokumentationen.
mcp_reed_jobs_search_jobs
Gör det möjligt att söka efter jobb med flera filter, inklusive nyckelord, plats, kontraktstyp, heltid/deltid, lönespann och avstånd från plats.
mcp_reed_jobs_get_job_details
Hämtar detaljerad information om ett specifikt jobb baserat på dess jobbid.
Automatiserad jobbsökning
Utvecklare kan automatisera jobbsökningar för specifika roller, platser eller lönespann och hjälpa användare eller kunder att effektivt hitta relevanta annonser.
AI-drivna jobbrekommendationer
AI-assistenter kan föreslå lediga tjänster baserat på användarens preferenser genom att integrera sökfunktionen i chattbottar eller personliga agenter.
Förbättrade rekryteringsflöden
Rekryteringsbyråer eller HR-verktyg kan använda servern för att filtrera och hämta jobbdetaljer, vilket effektiviserar kandidathantering och matchning.
Dataanalys och marknadsinsikter
Utvecklare kan göra storskaliga sökningar och analysera trender som lönespann, kontraktstyper eller distansmöjligheter inom specifika regioner.
Inga dokumenterade installationsinstruktioner för Windsurf hittades.
npx -y @smithery/cli install @kld3v/reed_jobs_mcp --client claude
.env
-fil i projektets rot:REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
npm install
.env
-fil:REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
npm run build
npm start
mcp.json
i Cursor:{
"mcpServers": {
"reed-jobs-mcp": {
"command": "node",
"args": ["path/to/your/dist/index.js"],
"cwd": "path/to/your/project"
}
}
}
Inga dokumenterade installationsinstruktioner för Cline hittades.
Använd miljövariabler i din .env
-fil:
REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
Exempel på JSON-konfiguration för miljöer:
{
"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}"
}
}
}
}
Använd MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du detaljer om din MCP-server i följande JSON-format:
{
"reed-jobs-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När du har konfigurerat detta kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “reed-jobs-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar hittades i dokumentation eller kod |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita MCP-resurser beskrivna |
Lista över verktyg | ✅ | Två verktyg: jobbsökning och hämtning av jobbdetaljer |
Säkra API-nycklar | ✅ | Använder .env och JSON-miljökonfiguration |
Stöd för sampling (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Vår åsikt:
Denna MCP-server är fokuserad, ger verklig integration med Reed Jobs API och har tydliga installationsinstruktioner för Cursor och Claude. Den saknar dock avancerade MCP-funktioner såsom promptmallar, resurslistning och explicit sampling/roots-stöd. Dokumentationen är tydlig för grundläggande användning men minimal för mer avancerade konfigurationer.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forks | 0 |
Antal stjärnor | 0 |
Betyg:
Baserat på de två tabellerna får denna MCP-server 5 av 10. Den gör kärnarbetet bra och är öppen källkod, men saknar avancerade MCP-funktioner, resurser och community-engagemang.
Reed Jobs MCP Server är en Model Context Protocol-server som kopplar AI-assistenter och utvecklingsverktyg till Reed Jobs API och möjliggör sömlös jobbsökning, filtrering och hämtning av detaljerad jobbinformation.
Det finns två huvudsakliga verktyg: ett för att söka efter jobb med flera filter (nyckelord, plats, kontraktstyp, lön, avstånd etc.) och ett annat för att hämta detaljerad information om ett specifikt jobb via jobbid.
Den är idealisk för automatiserad jobbsökning, AI-drivna jobbrekommendationer, förbättring av rekryteringsflöden samt dataanalys eller marknadsinsikter baserat på realtidsjobbannonser.
Lagra din Reed API-nyckel i en .env-fil och referera till den i din MCP-serverkonfiguration med miljövariabler. Detta hjälper till att hålla dina referenser säkra och utanför källkoden.
Nej, denna MCP-server fokuserar på grundläggande jobbsöknings- och detaljhämtningsfunktioner. Den stöder för närvarande inte promptmallar eller explicita MCP-resurser.
Servern är MIT-licensierad och därmed öppen källkod. Den har för närvarande inga forks eller stjärnor och får 5/10 för att täcka kärnfunktionalitet men saknar avancerade funktioner och community-engagemang.
Stärk dina AI-arbetsflöden med realtidsjobbxadsökning och rekommendationsfunktioner med Reed Jobs MCP Server.
Redis MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Redis-kompatibla minnesdatabaser, och erbjuder sömlös nyckel-värde-lagring, realtidsmeddeland...
Redis Cloud API MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och MCP-klienter med Redis Cloud-resurser, vilket möjliggör hantering av konton, abonne...
Databricks MCP-server möjliggör sömlös integration mellan AI-assistenter och Databricks-plattformen, vilket ger naturlig språkåtkomst till Databricks-resurser, ...