
Redis MCP Sunucusu
Redis MCP Sunucusu, AI asistanları ile Redis uyumlu bellek içi veritabanları arasında köprü kurarak kesintisiz anahtar-değer depolama, gerçek zamanlı mesajlaşma...
FlowHunt ve AI ajanlarını Reed Jobs ile entegre ederek iş arama ve işe alım otomasyonunu akıllı hale getirin.
Reed Jobs MCP Sunucusu, AI asistanları ve geliştirme araçlarını Reed Jobs API ile entegre eden bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Bu sunucu, AI ajanları ile Reed.co.uk iş platformu arasında köprü görevi görerek, kullanıcıların anahtar kelime, konum, maaş, sözleşme türü ve uzaktan çalışma seçenekleri gibi çeşitli filtrelerle iş ilanlarını sorgulamasına ve belirli iş ilanlarının detaylarını almasına olanak tanır. Reed Jobs MCP Sunucusu, AI tabanlı iş akışlarını güncel istihdam verisiyle destekleyerek iş öneri sistemleri, işe alım otomasyonu veya gerçek zamanlı iş piyasası içgörülerine ihtiyaç duyan geliştirici iş akışları için değerli bir araçtır.
Depoda veya belgelerde herhangi bir komut şablonu bulunamadı.
Depoda veya belgelerde açık MCP kaynağı tanımlanmamış.
mcp_reed_jobs_search_jobs
Anahtar kelime, konum, sözleşme türü, tam/zamanlı/yarı zamanlı seçenekler, maaş aralığı ve konuma olan mesafe gibi birçok filtreyle iş aramayı sağlar.
mcp_reed_jobs_get_job_details
Belirli bir işin kimliğine göre detaylı bilgilerini getirir.
İş Arama Otomasyonu
Geliştiriciler, belirli pozisyonlar, konumlar veya maaş aralıkları için iş aramalarını otomatikleştirerek kullanıcıların veya müşterilerin uygun ilanları verimli şekilde bulmasına yardımcı olabilir.
AI Destekli İş Önerisi
AI asistanları, arama fonksiyonunu chatbot’lara veya kişisel ajanlara entegre ederek kullanıcı tercihlerine uygun iş ilanlarını önerebilir.
İşe Alım Süreci Geliştirme
İK araçları veya ajanslar, sunucu aracılığıyla filtreleme yapıp iş detaylarını çekerek aday bulma ve eşleştirmeyi kolaylaştırabilir.
Veri Analizi ve Piyasa İçgörüleri
Geliştiriciler, toplu olarak iş ilanlarını sorgulayarak belirli bölgelerde maaş aralıkları, sözleşme türleri veya uzaktan çalışma gibi eğilimleri analiz edebilir.
Windsurf için belgelenmiş kurulum talimatı bulunamadı.
npx -y @smithery/cli install @kld3v/reed_jobs_mcp --client claude
.env
dosyanızı oluşturup API anahtarınızı ekleyin:REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
npm install
.env
dosyası oluşturun:REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
npm run build
npm start
mcp.json
yapılandırması:{
"mcpServers": {
"reed-jobs-mcp": {
"command": "node",
"args": ["path/to/your/dist/index.js"],
"cwd": "path/to/your/project"
}
}
}
Cline için belgelenmiş kurulum talimatı bulunamadı.
.env
dosyanızda ortam değişkeni kullanın:
REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
Ortamlar için örnek JSON yapılandırması:
{
"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}"
}
}
}
}
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce MCP bileşenini iş akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:
{
"reed-jobs-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Yapılandırdıktan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yetenekleriyle bir araç olarak kullanabilir. “reed-jobs-mcp” ismini kendi MCP sunucu adınız ile ve URL’yi kendi MCP sunucu adresiniz ile değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.
Bölüm | Mevcut | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | |
Komut Şablonları Listesi | ⛔ | Belgelerde veya kodda komut şablonu bulunamadı |
Kaynaklar Listesi | ⛔ | Açık MCP kaynağı tanımlanmamış |
Araçlar Listesi | ✅ | İki araç: iş arama ve iş detay sorgulama |
API Anahtarı Güvenliği | ✅ | .env ve JSON ortam yapılandırması ile |
Örnekleme Desteği (değerlendirmede az önemli) | ⛔ | Bahsedilmemiş |
Bizim görüşümüz:
Bu MCP sunucusu odaklı bir çözüm sunar, Reed Jobs API ile gerçek entegrasyon sağlar ve Cursor ile Claude için net kurulum yönergeleri sunar. Ancak gelişmiş MCP özellikleri (komut şablonları, kaynak listesi, açık örnekleme/kök desteği) eksiktir. Temel kullanım için belgeler net, fakat ileri yapılandırmalar için minimaldir.
Lisansa sahip mi | ✅ (MIT) |
---|---|
En az bir aracı var mı | ✅ |
Fork sayısı | 0 |
Yıldız sayısı | 0 |
Puan:
Bu iki tabloya göre, bu MCP sunucusu 10 üzerinden 5 puan alıyor. Temel işi iyi yapıyor ve açık kaynaklı, fakat gelişmiş MCP özellikleri, kaynaklar ve topluluk ilgisi eksik.
Reed Jobs MCP Sunucusu, AI asistanları ve geliştirme araçlarını Reed Jobs API ile entegre eden bir Model Context Protocol sunucusudur. Kolay iş arama, filtreleme ve detaylı iş bilgisi alma imkânı sunar.
İki ana araç vardır: biri anahtar kelime, konum, sözleşme tipi, maaş, mesafe gibi filtrelerle iş aramak için; diğeri ise belirli bir iş ilanının kimliğine göre detaylı bilgilerini almak içindir.
İş arama otomasyonu, AI tabanlı iş önerileri, işe alım süreçlerinin geliştirilmesi, gerçek zamanlı iş ilanlarına dayalı veri analizi veya piyasa içgörüleri için idealdir.
Reed API anahtarınızı bir .env dosyasında saklayıp MCP sunucu yapılandırmasında ortam değişkeni olarak referans edin. Böylece kimlik bilgileriniz kaynak kodunuzdan ayrı kalır ve güvenli olur.
Hayır, bu MCP sunucusu temel iş arama ve detay alma işlevlerine odaklanır. Şu anda prompt şablonları veya açık MCP kaynaklarını desteklemiyor.
Sunucu MIT lisanslıdır ve açık kaynaktır. Şu anda hiç fork'u veya yıldızı yok; temel işlevselliği kapsadığı için 5/10 puan alırken, gelişmiş özellikler ve topluluk ilgisi eksik.
Reed Jobs MCP Sunucusu ile iş akışlarınıza gerçek zamanlı iş arama ve öneri özellikleri kazandırın.
Redis MCP Sunucusu, AI asistanları ile Redis uyumlu bellek içi veritabanları arasında köprü kurarak kesintisiz anahtar-değer depolama, gerçek zamanlı mesajlaşma...
Redis Cloud API MCP Sunucusu, AI asistanları ve MCP istemcilerini Redis Cloud kaynaklarıyla buluşturur; hesap, abonelik, veritabanı, görev ve yapılandırmaları d...
Reaper MCP Sunucusu, AI asistanlarını Reaper proje dosyalarıyla buluşturur; ses projelerini keşfetme, yapılandırılmış veri çıkarımı ve ses prodüksiyon ortamları...