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简历处理工具

MCP简历工具是一款利用多上下文处理技术，基于用户简历内容生成个性化求职问题回答的工具。

  • by deshmukhsushil
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 deshmukhsushil/MCP-resume-tool

使用说明

🌟 MCP恢复工具

📝 简要描述

这 MCP恢复工具 是一个利用 多上下文处理（MCP） 回答求职问题的技巧。

它通过加载您的 简历 （通常是PDF或类似文档）作为 **大型语言模型（LLM）**这使得LLM能够直接从您的专业历史的具体细节中，为常见的应用程序提示生成高度相关、个性化的答案。

🚀 本地安装和使用

按照以下步骤使工具在本地计算机上运行。

1.先决条件

您需要安装以下内容：

  • Python 3.8+
  • Git
  • 一 LLM API密钥 （例如，Gemini API密钥或类似密钥，具体取决于脚本中的LLM配置）。

2.设置

  1. 克隆存储库： 打开终端或命令提示符并运行：

    git clone [https://github.com/deshmukhsushil/MCP-resume-tool.git](https://github.com/deshmukhsushil/MCP-resume-tool.git)
cd MCP-resume-tool

  2. 创建虚拟环境（推荐）：

    # Create the environment
python -m venv .venv
# Activate the environment (Linux/macOS)
source .venv/bin/activate
# Activate the environment (Windows PowerShell)
# .venv\Scripts\Activate.ps1

  3. 安装依赖关系： 安装中列出的所有必需软件包 pyproject.toml 文件：

    pip install .

  4. 设置API密钥： 该工具需要您的LLM API密钥才能运行。将其设置为环境变量（替换 YOUR_API_KEY_HERE 使用您的实际密钥）：

    # Example (replace LLM_API_KEY with the variable name required by main.py)
export LLM_API_KEY="YOUR_API_KEY_HERE"

  5. 在项目目录中添加markdown格式的简历文件： 对于隐私，从简历中删除姓名、电子邮件ID、电话号码等标识信息，并将其余内容作为Markdown文件[resume.md]添加到项目目录中。

3.运行工具

  1. 确保你的简历文件（例如。， my_resume.pdf)准备好了。

  2. 执行主脚本：

    python main.py

  3. 该脚本将提示您输入简历的路径以及您希望LLM回答的求职问题。

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