使用说明
JSON恢复MCP服务器
通过分析您的编码项目，使用人工智能自动更新简历
什么是JSON简历MCP服务器？
这是一个 模型上下文协议（MCP） 服务器，增强AI助手更新您的 JSON简历 通过分析你的编码项目。MCP服务器提供的工具允许像 帆板运动 或 光标 致：
- 检查您是否有现有的JSON简历
- 分析你的代码库，了解你的技术技能和项目
- 用当前项目的详细信息来增强你的简历
有了这个工具，你只需让你的人工智能助手“用我当前的项目来增强我的简历”，它就会自动分析你的代码，提取相关技能和项目细节，并相应地更新你的简历。
视频演示： https://x.com/ajaxdavis/status/1896953226282594381
特性
- 简历增强：自动分析您的代码库，并将项目详细信息添加到简历中
- GitHub集成：获取并更新存储在GitHub Gists中的简历
- AI驱动：使用OpenAI生成项目和技能的专业描述
- Types/Zod验证：确保您的简历符合JSON简历标准
- JSON简历生态系统：与兼容 JSON恢复注册表
安装
先决条件
- 带有个人访问令牌的GitHub帐户（带要点范围）
- OpenAI API密钥
- Node.js 18+
- 支持MCP的IDE（Windsurf或Cursor）
通过Smithery安装
通过以下方式自动安装Claude Desktop的mcp 史密瑟里:
npx -y @smithery/cli install @jsonresume/mcp --client claude
通过NPM安装
npm install -g @jsonresume/mcp
安装在Windsurf或Cursor中
将以下内容添加到您的Windsurf或Cursor配置中：
帆板运动
打开设置→ MCP服务器并添加：
{
"jsonresume": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
"OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
"GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
}
}
}
光标
添加到您的 ~/.cursor/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"jsonresume": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
"OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
"GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
}
}
}
}
用法
安装和配置后，您可以在AI助手中使用以下命令：
用当前项目增强你的简历
问你的AI助手：
"Can you enhance my resume with details from my current project?"
助理将：
- 在GitHub上查找您现有的简历（或根据需要创建新的简历）
- 分析当前项目的代码库
- 为您的项目和技能生成专业描述
- 用新信息更新你的简历
- 将更改保存回GitHub
- 提供链接以查看您更新的简历
检查你的简历状态
问你的AI助手：
"Can you check if I have a JSON Resume?"
助理会检查你是否有现有的简历，并显示其详细信息。
分析您的代码库
问你的AI助手：
"What technologies am I using in this project?"
该助手将分析您的代码库，并提供有关语言、技术和最近提交的见解。
配置
MCP服务器需要以下环境变量：
| 变量 | 描述 |
|---|---|
GITHUB_TOKEN |
具有gist权限的GitHub个人访问令牌 |
GITHUB_USERNAME |
您的GitHub用户名 |
OPENAI_API_KEY |
您的OpenAI API密钥 |
发展
要在开发模式下运行服务器，请执行以下操作：
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/jsonresume/mcp.git
cd mcp
- 安装依赖项：
npm install
- 在开发模式下运行：
npm run dev
这将使用检查器工具启动MCP服务器进行调试。
贡献
欢迎投稿！以下是您如何做出贡献：
- 分叉存储库
- 创建要素分支：
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交您的更改：
git commit -m 'Add some amazing feature' - 推到分支：
git push origin feature/amazing-feature - 打开拉取请求
请确保您的代码遵循现有样式，并包含适当的测试。
测试
MCP服务器包括几个测试脚本，以帮助调试和验证功能。
运行测试
所有测试脚本都位于 tests/ 目录。
在运行测试之前，请设置环境变量：
export GITHUB_TOKEN=your_github_token
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export GITHUB_USERNAME=your_github_username
检查OpenAI API密钥
验证您的OpenAI API密钥是否正常工作：
npx tsx tests/check-openai.ts
模拟简历增强
使用模拟数据（无API调用）测试恢复增强功能：
npx tsx tests/debug-mock.ts
完整简历增强测试
使用实时API调用测试完整的恢复增强过程：
npx tsx tests/debug-enhance.ts
MCP协议测试
测试MCP服务器协议通信：
node tests/test-mcp.js
添加到package.json
为了方便起见，您可以将这些测试命令添加到您的package.json中：
"scripts": {
"test:openai": "tsx tests/check-openai.ts",
"test:mock": "tsx tests/debug-mock.ts",
"test:enhance": "tsx tests/debug-enhance.ts",
"test:mcp": "node tests/test-mcp.js"
}
然后用 npm run test:mock等等。
许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
