快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

npx cdk deploy

详细介绍

MCP作为简历（MaaR）

使用模型上下文协议将静态简历转换为活动的、可查询的API

实时端点： https://www.bradwebb101.com/about-me/mcp

这是什么？

MCP作为简历重新构想了人工智能原生世界的专业档案。该项目不维护需要手动更新的静态PDF，而是通过模型上下文协议（MCP）公开您的专业信息，使其可查询、始终保持最新和交互式。

当人工智能代理或应用程序想要了解你的技能、文章或项目时，他们只需调用一个函数并获取结构化数据。没有解析，没有猜测，没有歧义。

建筑

完全建立在 AWS无服务器 架构：

AWS Lambda （Docker/ARM64）-使用Python 3.13托管MCP服务器
CloudFront -全球分发和HTTPS终止
DynamoDB -存储联系信息和技能集数据
亚马逊SES -处理电子邮件通信
路线53 -DNS管理
AWS CDK -基础设施即代码（TypeScript）

Lambda函数智能地路由请求：

GET请求 → 美丽的人类登录页面
POST请求 → 用于机器的MCP JSON-RPC

特性

读取操作（4个工具）

getContactInfo()

检索联系人详细信息、社交资料和专业链接
来源于DynamoDB，用于即时更新

getArticles()

通过RSS源获取最新的媒体文章
与已发布内容实时同步

getSkillset()

返回技术技能、证书和专业
结构化，便于人工智能解析

getGithubRepos()

使用元数据提取5个最新的GitHub存储库
直接从GitHub API获取实时数据

写入操作（1个工具）

sendEmailToBrad()

通过MCP接口实现直接通信
使用AWS SES并回复支持
展示MCP在数据检索之外的行动能力

技术栈

语言：

TypeScript（基础架构）
Python 3.13（Lambda运行时）

AWS服务：

Lambda、CloudFront、DynamoDB、SES、Route53
全部使用AWS CDK定义

依赖关系：

awslabs-mcp-lambda-handler -MCP协议实现
boto3 -AWS Python SDK
requests -用于外部API的HTTP客户端

先决条件

已配置凭据的AWS帐户
Node.js和npm（用于CDK）
Docker（用于Lambda容器构建）
AWS-CDK-CLI： npm install -g aws-cdk

设置

1.克隆和安装

git clone 
cd resume_mcp
npm install

2.配置环境

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

DOMAIN_NAME=yourdomain.com
HOSTED_ZONE_ID=Z1234567890ABC
GITHUB_USERNAME=yourusername
MEDIUM_USERNAME=yourusername
RECIPIENT_EMAIL=your@email.com
VERIFIED_SENDER_EMAIL=your@email.com

3.验证SES电子邮件

aws ses verify-email-identity \
  --email-address your@email.com \
  --region eu-west-1

检查您的电子邮件并单击验证链接。

4.部署

npx cdk deploy

CDK将：

构建Docker容器并将其发布到ECR
创建Lambda函数
设置DynamoDB表
配置IAM角色和权限
部署Lambda函数URL

将数据添加到DynamoDB

联系方式

转到AWS控制台→ DynamoDB→ McpRumeTable→ 创建项目：

{
  "category": {"S": "contact"},
  "name": {"S": "Your Name"},
  "email": {"S": "your@email.com"},
  "github_url": {"S": "https://github.com/username"},
  "linkedin_url": {"S": "https://linkedin.com/in/username"},
  "medium_url": {"S": "https://medium.com/@username"}
}

技能组

{
  "category": {"S": "skillset"},
  "programming_languages": {"L": [
    {"S": "Python"},
    {"S": "TypeScript"}
  ]},
  "cloud_platforms": {"L": [
    {"S": "AWS CDK"},
    {"S": "Lambda"}
  ]},
  "certifications": {"L": [
    {"S": "AWS Solutions Architect"}
  ]}
}

用法

在浏览器中访问

访问 https://www.bradwebb101.com/about-me/mcp 查看登录页面。

MCP客户端查询

添加到MCP客户端配置中：

{
  "mcpServers": {
    "brads-resume": {
      "url": "https://www.bradwebb101.com/about-me/mcp",
      "transport": {
        "type": "streamable-http"
      }
    }
  }
}

使用cURL进行测试

列出所有工具：

curl -X POST https://www.bradwebb101.com/about-me/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","params":{},"id":1}'

获取联系信息：

curl -X POST https://www.bradwebb101.com/about-me/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"getContactInfo","arguments":{}},"id":1}'

发送电子邮件：

curl -X POST https://www.bradwebb101.com/about-me/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"sendEmailToBrad","arguments":{"sender_name":"John Doe","sender_email":"john@example.com","message":"Great MCP server!","subject":"Hello"}},"id":1}'

项目结构

resume_mcp/
├── bin/
│   └── resume-mcp.ts          # CDK app entry point
├── lib/
│   └── resume-mcp-stack.ts    # Infrastructure definition
├── lambda/
│   ├── main.py                # MCP server implementation
│   ├── Dockerfile             # Container configuration
│   └── requirements.txt       # Python dependencies
├── cdk.json                   # CDK configuration
├── package.json               # Node dependencies
└── .env                       # Environment variables (not committed)

CDK命令

npm run build -将TypeScript编译为JavaScript
npm run watch -观察变化并编译
npm run test -运行Jest单元测试
npx cdk deploy -将堆栈部署到AWS
npx cdk diff -比较部署状态与当前状态
npx cdk synth -生成CloudFormation模板
npx cdk destroy -删除所有资源

成本优化

这种无服务器架构非常经济高效：

λ：每次调用付费（约20美元/百万请求）
DynamoDB： 至少配备（1个RCU/WCU）
CloudFront： 每月1TB免费套餐
SES： 62000封免费电子邮件/月

预计每月个人使用费用： \< $1

安全

Lambda函数URL使用 NONE 公共可访问性认证
CloudFront提供DDoS保护和速率限制
SES沙盒模式需要电子邮件验证
所有IAM权限都遵循最小特权原则
代码中未存储凭据（使用环境变量）

为什么选择MCP作为简历？

传统简历有：

❌ 需要手动更新的静态文档
❌ 机器难以准确解析
❌ 单向信息广播（只读）
❌ 跨多个平台控制版本

MCP作为简历是：

✅ 始终保持最新（来自实时来源）
✅ 机器原生结构化数据
✅ 交互式（支持写入操作）
✅ 单一真相来源

未来的增强功能

\[\]添加更多数据源（推特、YouTube等）
\[\]为外部API调用实现缓存
\[\]添加分析以跟踪工具使用情况
\[\]除工具外，还创建资源
\[\]支持多种简历版本（技术版与通用版）
\[\]添加OpenAPI/Swagger文档端点

贡献

这是一个个人项目，但请随时分叉并适应您自己的MCP简历！

许可证

麻省理工学院许可证-欢迎将其作为您自己的MCP项目的灵感

作者

布拉德·韦伯

📧 电子邮件：bradwebb101@outlook.com
🐙 github： @BradWebb101
💼 领英：布拉德韦布101
✍️ 介质： @布拉德韦布101

当前角色： 无服务器AWS开发人员-PostNL人工智能卓越中心

______________________________________________________________________

*内置于❤️ 使用AWS CDK、Lambda和模型上下文协议*

目录标签

PythonAPI集成云端部署简历管理本地部署API服务职业信息AWS服务服务器架构

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

stdio

鉴权方式（authType，认证方式）

none

运行时（runtime，运行环境）

Node.js

来源包（packageName，安装包名）

cdk

工具数量（toolCount，工具数）

5

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

来源信息

MCP World

mcpworld.com

/detail/70ec2e8593a37f624fe78fc787f80f95

将静态简历转换为可通过Model Context Protocol查询的API，提供实时、结构化的职业信息。

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