Reed Jobs MCP 服务器

AI MCP Server Jobs Recruitment

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FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

“Reed Jobs” MCP 服务器的功能是什么?

Reed Jobs MCP 服务器是一个 Model Context Protocol(MCP)服务器,将 AI 助手和开发工具与 Reed Jobs API 连接,实现无缝职位搜索和获取能力。它作为 AI 代理与 Reed.co.uk 招聘平台之间的桥梁,允许用户通过多种筛选条件(如关键词、地点、薪资、合同类型和远程工作选项)查询职位列表,并获取特定职位的详细信息。Reed Jobs MCP 服务器为 AI 驱动的工作流带来最新的就业数据,是职位推荐系统、招聘自动化,或任何需要实时职位市场洞察的开发者工作流的有力工具。

提示模板列表

仓库或文档中未发现提示模板。

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资源列表

仓库或文档中未描述显式的 MCP 资源。

工具列表

  • mcp_reed_jobs_search_jobs
    支持通过关键词、地点、合同类型、全职/兼职、薪资区间、距离等多重条件进行职位搜索。

  • mcp_reed_jobs_get_job_details
    根据职位 ID 获取特定职位的详细信息。

该 MCP 服务器的应用场景

  • 职位搜索自动化
    开发者可自动化检索特定岗位、地区或薪资范围的职位,帮助用户或客户高效查找相关职位。

  • AI 驱动的职位推荐
    AI 助手可通过集成搜索功能,基于用户偏好推荐职位,实现智能化推荐。

  • 招聘流程优化
    招聘机构或 HR 工具可利用该服务器筛选并获取职位详情,简化人才筛选与匹配流程。

  • 数据分析与市场洞察
    开发者可批量查询职位,分析薪资区间、合同类型、地区远程机会等趋势。

如何设置

Windsurf

未找到 Windsurf 的相关设置文档。

Claude

  1. 确保已安装 Node.js (v16+) 和 npm/yarn。
  2. Reed 开发者门户 获取 Reed API 密钥。
  3. 使用 Smithery 安装:
    npx -y @smithery/cli install @kld3v/reed_jobs_mcp --client claude
    
  4. 在项目根目录下新建 .env 文件,添加您的 API 密钥:
    REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
    
  5. 按您的环境需求启动服务器。

Cursor

  1. 确保已安装 Node.js (v16+) 和 npm/yarn。
  2. Reed 开发者门户 获取 Reed API 密钥。
  3. 安装依赖:
    npm install
    
  4. 创建 .env 文件:
    REED_API_KEY=your_reed_api_key_here
    
  5. 构建并运行项目:
    npm run build
    npm start
    
  6. 在 Cursor 中配置 mcp.json
    {
      "mcpServers": {
        "reed-jobs-mcp": {
          "command": "node",
          "args": ["path/to/your/dist/index.js"],
          "cwd": "path/to/your/project"
        }
      }
    }
    

Cline

未找到 Cline 的相关设置文档。

API 密钥安全

请在 .env 文件中使用环境变量:

REED_API_KEY=your_reed_api_key_here

环境 JSON 配置示例:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到您的 FlowHunt 工作流中,首先添加 MCP 组件并将其连接到您的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件,打开配置面板。在系统 MCP 配置区域,按以下 JSON 格式填入您的 MCP 服务器信息:

{
  "reed-jobs-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后,AI 代理即可通过此 MCP 作为工具,访问其全部功能。请将 “reed-jobs-mcp” 替换为实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您自己的服务器地址。


概览

部分可用性详细说明/备注
概览
提示模板列表文档或代码中未发现提示模板
资源列表未描述显式的 MCP 资源
工具列表两个工具:职位搜索与职位详情获取
API 密钥安全使用 .env 和 JSON 环境变量配置
采样支持(评估中较次要)未提及

我们的看法:
该 MCP 服务器专注、与 Reed Jobs API 集成真实、Cursor 和 Claude 均有清晰的安装指南。但缺乏高级 MCP 特性(如提示模板、资源列表和采样/roots 支持)。文档对基础使用说明清楚,但更高级配置较为简略。


MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
是否有至少一个工具
Fork 数量0
Star 数量0

评分:
根据上述两张表,该 MCP 服务器得分为 5 分(满分 10 分)。其核心功能完善、开源,但缺乏高级 MCP 特性、资源和社区活跃度。

常见问题

将 Reed Jobs 集成到 FlowHunt

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