💼 基于MCP的人工智能作业推荐系统
上传您的简历并获取 基于人工智能的工作推荐，技能 差距分析和个性化职业路线图——由Groq提供支持 LLaMA 3.3-70B和LinkedIn和Naukri的实时工作列表 蜂房。
🔗 现场演示：\ https://chitaki10-job-recommender-system-with-mcp-app-eynbly.streamlit.app
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目录
- 特性
- 建筑
- 技术栈
- 入门指南
- API密钥设置
- MCP工具服务器
- 项目结构
- 结果
- 许可证
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✨ 特性
- 📄 简历解析---从上传的PDF简历中提取原始文本
使用PyMuPDF\\
- 🧠 简历摘要---法学硕士总结了你的技能、经验和
配置文件（秒）\\
- 🔍 技能差距分析——识别缺失的技能、证书、，
以及需要改进的领域\\
- 🗺️ 职业路线图---个性化6--12个月计划：技能
学习、建设项目、追求证书\\
- 💼 实时工作推荐——从领英获取实时工作
和Naukri通过Apify API\\
- 🔧 MCP工具服务器——作为MCP工具公开的核心功能
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🏗️ 建筑
User uploads Résumé (PDF)
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Extract PDF Text (PyMuPDF)
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Groq LLaMA 3.3-70B (LLM)
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├── Summary
├── Skill Gap
├── Career Roadmap
└── Job Keywords
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├──────────────┬───────────────┐
▼ ▼
LinkedIn Jobs Naukri Jobs
(Apify Actor) (Apify Actor)
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└──────────────┬───────────────┘
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Job Recommendations UI______________________________________________________________________
🛠️ 技术栈
组件技术
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UI流式显示 LLM Groq API——骆驼-3.3-70b通用型 PDF解析PyMuPDF（fitz） 作业报废Apify MCP服务器MCP Python SDK 包装管理器uv 部署Streamlit云
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🚀 入门指南
克隆存储库
git clone https://github.com/chitaki10/Job_Recommender_System_with_MCP.git
cd Job_Recommender_System_with_MCP安装依赖项
uv venv
uv add -r requirements.txt创建.env文件
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
APIFY_API_TOKEN=your_apify_api_token_here运行应用程序
uv run streamlit run app.py______________________________________________________________________
🔧 MCP工具服务器
运行MCP服务器：
uv run python mcp_server.py检验员测试：
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python mcp_server.py可用工具：
- extract_text_from_pdf
- ask_groq
- fetch_linkedin_jobs
- fetch_naukri_jobs
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📁 项目结构
Job_Recommender_System_with_MCP/
│
├── app.py
├── mcp_server.py
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
├── .env
├── .gitignore
│
└── src/
├── __init__.py
└── helper.py______________________________________________________________________
📊 结果
- 秒内生成简历摘要\\
- 提供技能差距分析\\
- 生成职业路线图\\
- 已获取120个实时作业
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🙋 联系
github：https://github.com/chitaki10