GitHub Talent MCP

github人才mcp

    ](https://docs.github.com/en/rest)

MCP服务器，用于搜索、评分和排名GitHub开发人员以进行技术招聘。

演示

https://github.com/user-attachments/assets/2dfd82b4-3eb5-4f2b-bc0a-2580b95043e4

剖面深潜

在GitHub上获取torvalds的完整开发人员资料和活动评分

克劳德打电话来 get_developer_profile("torvalds") 并返回：

Torvalds最近在GitHub上没有任何活动，因为内核开发是通过邮件列表而不是GitHub PR进行的。这 声誉底线 （293K关注者）覆盖行为得分并将其设置为150。

回购贡献者排名

获取huggingface/transformers的顶级贡献者，并将他们列为AI初创公司的创始ML工程师角色

克劳德打电话来 get_repo_contributors("huggingface/transformers") → rank_candidates 排名前24位的贡献者：

综合得分=活动性×0.4+相关性×0.6。相关性是指与职位描述（机器学习、人工智能、初创公司、工程师等）的关键字重叠。

安装

1.克隆并安装

git clone https://github.com/carolinacherry/github-talent-mcp.git
cd github-talent-mcp
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .

2.创建GitHub个人访问令牌

首选 并创建一个 细粒的 或 经典 具有以下作用域的令牌：

创建一个 .env 项目根目录中的文件：

GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxx

3.联系克劳德

克劳德代码（CLI）

一个命令：

claude mcp add github-talent -- /path/to/github-talent-mcp/.venv/bin/python3 -m github_talent_mcp

然后将令牌设置为环境变量。要么：

• 将其导出到您的shell中： export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxx
• 或者把它放在里面 .env 文件——服务器通过以下方式读取它 python-dotenv 启动时

重新启动Claude Code以获取新服务器。证实 /mcp --你应该在下面看到8个工具 github-talent.

克劳德桌面版

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "github-talent": {
      "command": "/path/to/github-talent-mcp/.venv/bin/python3",
      "args": ["-m", "github_talent_mcp"],
      "cwd": "/path/to/github-talent-mcp",
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面。工具将出现在工具箱图标中。

试试看

安装后，粘贴这些提示以验证一切正常：

基本搜索：

查找Raleigh过去60天内活跃的Python开发人员

深潜剖面图：

在GitHub上获取torvalds的完整开发人员资料和活动评分

完整工作流程：

找出旧金山过去30天内活跃的10名ML工程师，然后对他们进行排名，以获得高级LLM推理工程师职位

回购贡献者：

获取huggingface/transformers的顶级贡献者，并将他们列为AI初创公司的创始ML工程师角色

JD评分：

根据职位描述对这些候选人进行评分：\[粘贴JD\]。候选人：天果洛、因果报应、慧术17

比较候选人：

比较tiangolo和hwchase17作为高级Python AI工程师的角色

批量评分：

给这10个GitHub用户名打分，并给我一个排名表：\[粘贴列表\]

外联：

为tiangolo生成一条关于Acme高级Python职位的临时招聘信息。我叫丹尼尔。

工具

评分

活动评分分为两层： 行为信号 （你最近做了什么） 声誉底线 （你随着时间的推移而建立的东西）。

行为评分（0-2005）

声誉底线

仅行为评分就惩罚了那些工作没有产生GitHub事件的开发人员——Torvalds通过邮件列表工作，高级维护人员通过组织机器人合并，许多工程师在私人仓库工作。

声誉底线确保累积影响不会被一个安静的季度抹去：

最终得分为 max(behavioral_score, reputation_floor)。如果使用地板，细分包括 reputation_floor 你知道的。

分数等级

• 150+ --杰出的（顶级OSS维护人员、知名工程师）
• 120-149 --强烈的信号，值得联系
• 80-119 --扎实的开发人员，有意义的公共工作
• 40-79 --活跃但有限的公共信号
• \<40 --低信号（可能是私人工作或初级）

排名

rank_candidates 将活动得分与 相关性得分 （0-100）基于职位描述和候选人个人资料（简历、语言、回购主题、README）之间的关键字重叠。综合得分将相关性加权为60%，活动性加权为40%——与工作没有重叠的高活动性开发人员不应超过相关开发人员。

速率限制

GitHub REST API：5000个请求/小时，带有令牌。典型的工作流程（搜索+丰富5个候选+排名）使用约60-100个API调用。配置文件结果缓存在会话中，以避免排名过程中的冗余调用。

许可证

麻省理工学院