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运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

MCP Traits Matcher

MCP Server

基于FastMCP框架的人格分析服务器,提供人格分析和匹配的工具与资源。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
Python云端部署Docker

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

waifuai

提供方

waifuai

最后核验

2026/5/17 20:45

运行时

Python

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

pip install --user -r requirements.txt

详细介绍

MCP特征匹配器

描述

使用FastMCP框架构建的个性分析服务器。它为个性分析和匹配提供了工具和资源。

特性

  • 创造人和特征。
  • 为人添加描述,根据特征更新他们的个性。
  • 查找与公司职位描述匹配的人员。
  • 公开用于列出人员和特征的资源。

安装说明

先决条件

  • Python 3.x

安装

  1. 克隆存储库。
  2. 创建虚拟环境: python -m venv venv
  3. 激活虚拟环境:

- 窗户: venv\Scripts\activate - Linux/macOS: source venv/bin/activate

  1. 安装依赖项: pip install --user -r requirements.txt

数据库设置

服务器使用SQLite数据库(mcp_persons.dbmcp_traits.db).这些数据库将在服务器运行时自动创建。

使用示例

创造一个人

mcp.create_person(name="John Doe")

为某人添加描述

mcp.add_description(name="John Doe", description="friendly and dominant")

创造一种特质

mcp.create_trait(name="friendly", friendliness=8.0, dominance=2.0)

查找职位描述的匹配项

mcp.find_matches(company_name="Acme Corp", job_description="Looking for friendly and dominant candidates")

API文档

资源

  • persons://all:列出所有人员。
  • traits://all:列出所有特征。
  • persons://{name}:按名字获取一个人。

工具

  • create_person:创建一个新人。
  • add_description:为某人添加描述。
  • create_trait:创建新特征。
  • find_matches:查找与职位描述匹配的人员。

依赖项

  • scipy
  • pydantic>=2.7.2,<3.0.0
  • fastmcp

许可证

MIT-0许可证

目录标签

目录标签

Python云端部署Docker人格分析本地部署人才匹配心理测评职业推荐

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)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

4

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

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