使用说明

求职mcp

MCP服务器批量轮询ATS工作板，根据您的偏好对工作进行评分，并显示匹配结果。专为与Claude Code或任何兼容MCP的客户端一起使用而设计。

法学硕士的作用仅限于两件事：（1）一次性面试，以确定你的偏好，以及（2）展示预先筛选的结果。其他所有操作——获取、存储、评分、过滤——都在本地运行。

运作原理

preferences.json ─► poller (cron) ─► ATS APIs ─► scorer ─► SQLite
                                                              │
                                          MCP client ◄── query tools
                                                              │
                                        Google Drive ◄── resume tools

设置 — run_setup 在Greenhouse、Lever和Ashby调查了约150家公司，以发现活跃的招聘板。
面试 --法学硕士会就角色偏好对你进行面试，然后打电话给你 save_preferences 写 preferences.json.
投票 --背景民调员(node build/poll.js)从被跟踪的公司获取所有工作，并对其进行确定性评分。
查询 --MCP工具从SQLite读取预先评分的结果。查询时API调用为零。
组织 — generate_resumes 将你的基本简历复制到谷歌云端硬盘上的公司特定文件夹中，以查找最匹配的简历。

设计原则

LLM学分很贵 --仅用于偏好面试和结果展示
本地计算是免费的 --关键字评分、搜索和过滤都发生在SQLite和Node.js中
网络很便宜 --按计划从公共ATS API批量获取数千个作业
用户控制一切 --公司列表、关键字权重、评分阈值都来自面试

评分引擎

纯字符串匹配——评分循环中没有LLM调用。

规则	逻辑
排除检查	如果职位中出现任何排除条款→ 不合格（得分=-1）
最低工资（调整后的COL）	`salary_min × COL_multiplier`.乘数= `Local_RPP / 122.3 (NYC)`.
标题关键字	将匹配项替换为职位，每次点击都会增加其配置的权重
描述关键字	将匹配项替换为纯文本职位描述，每次点击都会增加其权重
工作地点奖金	+2（如果工作地点与首选地点匹配）
平台奖励	温室+3，杠杆+1，阿什比+0

以下职位 score_threshold （默认值：5）已存储，但未显示 get_matches.

生活成本（COL）调整

工资检查根据工作地点动态调整您的最低可接受工资，使用 东亚银行区域价格平价（RPP） 约120个美国地铁的数据。

A. salary_min 如果您的偏好为160000美元，则意味着：

位置	RPP	乘数	有效楼层
纽约市	122.3	1000	160000美元
旧金山	118.5	0.969	155040美元
西雅图	112.9	0.923	147680美元
奥斯汀	103.8	0.849	135840美元
盐湖城	101.2	0.827	132320美元
远程	不适用	0.900	144000美元
未知/其他	不适用	0.850	136000美元

这确保了低成本领域的角色不会被校准为高COL中心的楼层过滤掉。

MCP工具

设置和配置

工具	说明
`run_setup`	探索种子名单+可选附加功能，以发现拥有活跃董事会的公司
`get_company_info`	公司元数据：名称、描述、部门、地点、开放角色计数
`save_preferences`	编写结构化偏好配置文件（关键字、排除项、地点、工资）
`setup_polling`	返回特定于操作系统的轮询器调度指令
`get_col_info`	查找、比较或计算120多个美国大都市的工资等值

查询与操作

工具	说明
`get_matches`	得分最高的工作高于阈值。筛选条件：公司、地点、天数、限制
`list_company_jobs`	一家公司的所有空缺职位，按分数排序
`get_job_details`	完整的职位描述、工资、分数明细，以及 COL购买力背景
`get_resume_context`	职位+公司背景包，用于简历定制
`search_jobs`	在所有缓存作业中进行全文关键字搜索
`check_job_status`	HTTP HEAD用于验证发布URL是否仍然有效
`generate_resumes`	将基本简历复制到GDrive上的公司文件夹中，以查找最匹配的简历

Google Drive集成

这 generate_resumes 该工具自动化了应用程序管道的第一步。它

识别得分最高的工作匹配。
连接到谷歌云端硬盘（通过 @piotr-agier/google-drive-mcp).
如果不存在，则创建特定于公司的文件夹。
将您的“基本简历”（由ID指定）复制到该文件夹中，并为特定角色重命名。

这为您准备了一个工作区，以便您执行最终的特定角色简历调整。

ATS来源

平台	API
温室	`boards-api.greenhouse.io/v1/boards/{slug}`
杠杆	`api.lever.co/v0/postings/{slug}`
阿什比	`api.ashbyhq.com/posting-api`

项目结构

src/
├── index.ts              # MCP server entry point (stdio transport)
├── poll.ts               # Background poller (standalone)
├── types.ts              # TypeScript interfaces
├── data/
│   ├── rpp-data.ts       # BEA Regional Price Parity raw data
│   └── col-lookup.ts     # Multiplier and equivalency logic
├── scoring/
│   └── scorer.ts         # Deterministic scoring engine with COL adjustment
├── sources/
│   ├── registry.ts       # ATS source dispatch + platform bonuses
│   ├── greenhouse.ts     # Greenhouse adapter
│   ├── lever.ts          # Lever adapter
│   └── ashby.ts          # Ashby adapter
├── db/
│   ├── schema.ts         # SQLite schema (sql.js)
│   ├── cache.ts          # Upsert, query, mark-dead operations
│   └── search.ts         # LIKE-based full-text search
├── tools/                # One file per MCP tool registration
│   ├── run-setup.ts
│   ├── save-preferences.ts
│   ├── setup-polling.ts
│   ├── get-matches.ts
│   ├── list-company-jobs.ts
│   ├── get-job-details.ts
│   ├── get-resume-context.ts
│   ├── search-jobs.ts
│   ├── check-job-status.ts
│   ├── get-company-info.ts
│   ├── get-col-info.ts      # New: COL lookup and salary comparison
│   └── generate-resumes.ts  # New: Google Drive resume automation
└── utils/
    ├── preferences.ts    # Load/save preferences.json
    ├── salary-parser.ts  # Regex salary extraction
    ├── html-to-text.ts   # HTML → plain text
    └── gdrive.ts         # GDrive MCP bridge utility

快速开始

npm install
npm run build

# Run the MCP server (stdio)
npm start

# Poll manually
npm run poll

MCP客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "job-search": {
      "command": "node",
      "args": ["build/index.js"],
      "cwd": "/path/to/job-search-mcp"
    }
  }
}

技术栈

TypeScript+Node.js
@模型上下文协议/sdk
sql.js （WASM中的SQLite）
黄道带

许可证

麻省理工学院