Jobjourney MCP

🚀 JobJourney克劳德插件

JobJourney的生产就绪MCP服务器，配备人工智能求职工具、本地求职和Claude的定时抓取功能。

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✨ 它做什么

• 🤖 人工智能求职工作流程 用于简历匹配评分、求职信、简历生成、面试准备和职业聊天
• 🗂️ 应用程序跟踪 具有保存的作业、笔记、状态更改、主演、搜索和仪表板分析
• 🔍 本地工作发现 使用将结果存储在本地SQLite中的规范发现引擎
• 🌐 混合抓取策略：LinkedIn使用直接HTTP访客抓取，而SEEK等被屏蔽的网站使用Playwright
• 🏢 ATS扩展 发现后，适用于Greenhouse和Lever等受支持的提供商
• ⏰ 计划发现 通过后台代理和MCP工具
• 💾 本地存储 对于中的作业、运行、计划和发现报告 ~/.jobjourney/jobs.db

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📸 演示

从克劳德那里自然地使用它：

“使用 discover_jobs 带关键字 full stack，位置 Sydney，来源 linkedin 和 seek，页 1."

“使用 search_jobs 并向我展示LinkedIn在悉尼的最新职位。"

“使用 schedule_discovery 每天早上9点在墨尔本运行后端作业。"

“评估我的简历与这份工作的匹配程度，并起草一封求职信。”

如果你以后想要产品截图或GIF，这是添加它们的正确位置。

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📦 安装

选项A：克劳德代码

claude mcp add jobjourney \
  -e JOBJOURNEY_API_URL=https://server.jobjourney.me \
  -e JOBJOURNEY_API_KEY=jj_your_api_key_here \
  -e TRANSPORT=stdio \
  -- npx -y jobjourney-claude-plugin@latest

选项B：克劳德桌面

将此添加到您的Claude Desktop配置文件中(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "jobjourney": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "jobjourney-claude-plugin@latest"],
      "env": {
        "JOBJOURNEY_API_URL": "https://server.jobjourney.me",
        "JOBJOURNEY_API_KEY": "jj_your_api_key_here",
        "TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

编剧先决条件

对于SEEK等本地浏览器支持的源，只需安装一次浏览器：

npx playwright install chromium

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🚀 快速开始

1.连接插件

claude mcp add jobjourney \
  -e JOBJOURNEY_API_URL=https://server.jobjourney.me \
  -e JOBJOURNEY_API_KEY=jj_your_api_key_here \
  -e TRANSPORT=stdio \
  -- npx -y jobjourney-claude-plugin@latest

2.需要时登录浏览器支持的网站

来自克劳德：

Use login_jobsite with site "seek"

3.运行发现

来自克劳德：

Use discover_jobs with keyword "full stack", location "Sydney", sources ["linkedin", "seek"], pages 1

4.查询存储结果

Use search_jobs with source "linkedin" and limit 5

5.安排时间

Use schedule_discovery with keyword "full stack", location "Sydney", time "09:00", sources ["linkedin", "seek"]

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🔍 来源支持

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🧠 本地发现如何运作

本地发现引擎位于 src/discovery 并在所有来源中使用一个规范的作业模型。

领英

1. 获取访客搜索结果
2. 为每个帖子获取访客工作详细信息HTML
3. 提取描述、元数据和外部应用URL
4. 从外部URL检测ATS
5. 扩大支持的ATS公司

寻找

1. 启动剧作家
2. 使用浏览器支持的源代码流
3. 将结果规范化为相同的规范作业模式

存储

本地跑步记录存储在：

• 作业数据库： ~/.jobjourney/jobs.db
• 代理心跳： ~/.jobjourney/agent-heartbeat.json

数据库存储：

• 发现的工作
• 刮擦/发现运行
• 日程表

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🛠 关键工具

此MCP公开了一个广泛的JobJourney工具集。对于本地发现，这些是最重要的：

更广泛的平台还包括：

• 工作追踪
• AI拟合评估
• 求职信和简历生成
• 模拟面试
• 仪表板分析
• 咖啡聊天网络
• 档案和文件管理

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🏗 建筑

src/
  index.ts                # FastMCP server entrypoint
  tools/                  # MCP tool registration
  discovery/              # Canonical local discovery engine
    core/                 # orchestration and job types
    sources/              # linkedin guest, seek browser, planned sources
    ats/                  # ATS detection and supported crawlers
    analysis/             # salary, tech stack, PR, experience enrichment
    fallback/             # optional company career-page probing
    storage/              # discovery persistence adapters
    parity/               # TS vs Python parity harness
  scraper/                # legacy browser scraper layer, being phased down
  storage/sqlite/         # SQLite repos and migrations
  agent/                  # background scheduling agent
  config/                 # path and runtime config

使用FastMCP、TypeScript、Zod、Playwright和SQLite构建。

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⚙️ 环境变量

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🧪 发展

git clone https://github.com/Rorogogogo/jobjourney-claude-plugin.git
cd jobjourney-claude-plugin
npm install
npx playwright install chromium
npm run build
npm test
npm run typecheck

有用的本地命令：

npm run start
npm run agent
npm run parity:discovery
npm run parity:live-smoke

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🤝 贡献

欢迎捐款。目前有用的贡献领域：

• 收紧规范 src/discovery 建筑
• 实施 indeed 和 jora
• 提高实时平价覆盖率
• 减少剩余的遗留表面 src/scraper

标准流量：

git checkout -b feature/my-change
npm test
npm run typecheck
git commit -m "feat: my change"

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🔗 链接

• 网站
• 问题

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📄 许可证

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