MyCareersFuture MCP服务器演示
这个仓库托管了一个概念验证的模型上下文协议（MCP）服务器，该服务器封装了公开的（信息/功能） 我的未来职业（MCF） 职位搜索API。它展示了如何使用Apps SDK在ChatGPT中呈现这一功能。
MCP + MyCareersFuture 概览
MCP服务器接收结构化的工具请求，将其转发到MCF API，并返回：
- 结构化的JSON，描述查询到的职位信息（职位名称、公司名称、薪资提示、元数据）。
- 一
_meta.openai/outputTemplate指向一个静态小部件包，以便兼容的客户端（如使用Apps SDK的ChatGPT）能够渲染一个交互式轮播图。
每个调用都通过Pydantic模型进行验证，记录日志以确保可观测性，并且设计得简洁明了，以便作为您自己集成的友好起点。如需深入了解服务器实现的细节，请参阅 MCP_SERVER.md.
仓库结构
mycareersfuture_server_python/- FastAPI/uvicorn MCP服务器从MCF API获取作业。src/– 构建用户界面资源时使用的组件源代码（MyCareersFuture轮播组件和Todo示例）。assets/– 在构建步骤中生成的HTML/JS/CSS包。build-all.mts– 快速构建编排脚本，用于打包每个小部件的资源。
先决条件
- Node.js 18及以上版本
- pnpm（推荐）或 npm/yarn
- Python 3.10+
安装依赖项
克隆仓库并安装用于构建小部件的JavaScript依赖项：
pnpm install如果你更喜欢使用npm或yarn，请使用你选择的客户端安装根依赖项，并相应地调整下面的命令。
构建小部件资源
MCP服务器提供支持MyCareersFuture小部件的静态包。在运行服务器之前，请先构建这些包：
pnpm run build这会执行 build-all.mts，生成版本化的 .html， .js，和 .css 文件在 assets/每个小部件都包含了其所需的CSS，因此您可以独立托管或分发这些包。
要在本地迭代开发，请使用 Vite 开发服务器：
pnpm run dev如果您想在不使用MCP服务器的情况下预览生成的包，请在构建后运行静态文件服务器：
pnpm run serve这使得编译后的资源暴露在 http://localhost:4444 为本地工具启用CORS（跨源资源共享）。
运行MCP服务器
创建一个虚拟环境，安装Python依赖项，并启动FastAPI服务器：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r mycareersfuture_server_python/requirements.txt
uvicorn mycareersfuture_server_python.main:app --port 8000服务器通过HTTP/SSE监听标准的MCP请求，并提供一个单一工具， mycf-job-list该功能用于查询实时作业，并返回包含小部件元数据的结构化结果。
应用程序SDK集成（可选）
这个项目还展示了MyCareersFuture MCP响应如何为ChatGPT的前端体验增添亮点。当 _meta.openai/outputTemplate 字段引用了打包的小部件，Apps SDK 渲染：
- 一个水平滚动的工作卡片展示区，包含职位标题、雇主信息、薪资提示和元数据。
- 用于探索多个角色的内联导航控件。
使用应用程序SDK是可选的；兼容MCP的客户端可以在不渲染小部件的情况下使用结构化的JSON。
在ChatGPT上测试
启用 开发者模式 在ChatGPT中，将MCP服务器添加为连接器，并（如果需要）使用隧道工具（如……）将本地实例暴露出来 ngrok:
ngrok http 8000添加连接器URL（例如， https://.ngrok-free.app/mcp)，在对话中启用该连接器，并提出诸如“查找新加坡的软件工程职位空缺”之类的问题。ChatGPT 将调用 mycf-job-list接收结构化的职位数据，并且在使用Apps SDK时，渲染打包的小部件。
下一步
- 自定义MCP处理器中的（设置/功能/配置等，具体根据上下文确定）
mycareersfuture_server_python/main.py调用额外的API或强制执行业务规则。 - 在下方添加新小部件
src/并扩展构建脚本以打包它们。 - 在部署到面向用户环境之前，对服务器进行生产环境加固（包括认证、缓存、速率限制）。
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许可证
这个项目遵循MIT许可证进行授权。详见 许可证 详情请见。