jobswithgpt MCP Sunucusu

“jobswithgpt” MCP Sunucusu ne işe yarar?

“jobswithgpt” MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, yapay zeka asistanlarını harici iş ilanı kaynaklarına bağlayarak iş arama ve keşif iş akışlarını geliştirir. Büyük dil modelleri (LLM) ile gerçek zamanlı iş ilanları arasında köprü görevi gören bu sunucu, geliştiricilere ve yapay zeka araçlarına dinamik iş aramaları yaptırma, güncel iş ilanlarını çekme ve kullanıcı sorgularına göre sonuçları filtreleme yeteneği kazandırır. Böylece belirli teknolojik rollerin belirli lokasyonlarda aranması, iş piyasası verilerinin toplanması veya direkt olarak yapay zeka uygulamalarına iş arama fonksiyonu eklenmesi gibi görevler kolayca yapılabilir. “jobswithgpt” MCP Sunucusu, ilgili iş fırsatlarını öne çıkarmayı kolaylaştırır ve harici iş verisi ve ilanlarına erişim gerektiren yapay zeka çözümleri üreten herkes için değerli bir araçtır.

Prompt Listesi

Depo veya dokümantasyonda özel prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynaklar Listesi

Depo veya dokümantasyonda açıkça belirtilmiş kaynaklar yoktur.

Araçlar Listesi

• search_jobs: MCP sunucusu üzerinden iş ilanı sorgulamanızı sağlar. Bu araç LLM istemcilerine sunulur ve programatik olarak iş ilanı aramalarına (ör. “sf’de python geliştirici işlerini bul”) ve harici kaynaklardan yapılandırılmış iş verisi çekilmesine olanak tanır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• İş Arama Entegrasyonu: Geliştiriciler, gerçek zamanlı iş arama yeteneklerini yapay zeka asistanlarına veya sohbet botlarına entegre ederek, son kullanıcıların doğrudan konuşma ortamında başlığa, yeteneğe veya lokasyona göre iş aramasını sağlar.
• Otomatik İş Piyasası Analizi: Yapay zeka iş akışları iş ilanı verilerini otomatik olarak toplayıp analiz ederek belirli yetenekler, lokasyonlar veya roller için işe alım trendlerini ortaya çıkarabilir.
• Kişiselleştirilmiş İş Önerileri: Kullanıcı profili veya özgeçmişle bağlantı kurarak, MCP sunucusu yapay zeka ajanlarının kullanıcıya uygun iş fırsatları önermesine yardımcı olabilir.
• İş Uyarıları ve Bildirimler: Önceden tanımlanmış arama kriterlerine uygun yeni iş ilanları için otomatik uyarılar ayarlanabilir, böylece kullanıcılar ilgili fırsatlardan güncel şekilde haberdar edilir.
• İşe Alım İş Akışlarının Otomasyonu: İş arama aksiyonlarını geniş işe alım süreçlerine entegre ederek, işe alım uzmanlarının veya İK ekiplerinin uygun adayları ve rolleri hızlıca bulmasına olanak tanır.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

Windsurf için herhangi bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Claude

1. Önkoşulları yükleyin: Python > 3.12 ve uv‘in işletim sisteminizde kurulu olduğundan emin olun.
2. MCP sunucusunu kurun:

   uv run mcp install server.py
   

3. Kurulumu doğrulayın: Loglarda onay mesajı arayın (ör. “Added server ‘jobswithgpt_search’”).
4. Örnek sorgu:
   Claude’da “Find ML jobs in SF” gibi bir sorgu ile kullanın.

JSON Yapılandırma Örneği:
Claude için repoda belirtilmemiştir.

Cursor

Cursor için herhangi bir kurulum talimatı verilmemiştir.

Cline

Cline için herhangi bir kurulum talimatı verilmemiştir.

API Anahtarlarının Güvenliği
Depoda API anahtarı güvenliği veya ortam değişkeni kullanımıyla ilgili bilgi bulunmamaktadır.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırsınız?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce akışınıza MCP bileşeni ekleyin ve bunu yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde, MCP sunucunuzun bilgilerini aşağıdaki JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanınız artık bu MCP’yi tüm fonksiyonlarına erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “jobswithgpt” yerine kendi MCP sunucunuzun adını ve URL’sini girmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

Bu MCP sunucusu oldukça minimaldir; temel dokümantasyona ve yalnızca tek bir iş arama aracına sahiptir. Yapay zeka iş akışlarına iş arama entegrasyonu için net bir kullanım alanı bulunsa da, prompt şablonları, kaynaklar, yapılandırma detayları ve güvenlik ya da gelişmiş MCP özellikleriyle ilgili bilgi eksikliği, faydasını sınırlandırıyor. Kod tabanı erken aşamada veya demo amaçlı gibi görünmektedir.

MCP Skoru: 3/10 — Sınırlı işlevsellik, dokümantasyon ve gelişmiş MCP özelliklerinin eksikliği nedeniyle.

MCP Skoru