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Job Application Autopilot MCP

MCP Server

AI驱动的求职申请代理,可解析简历、检查ATS兼容性、定制内容、生成求职信、搜索多个平台并跟踪申请,支持AI助手或CLI操作。

工具数

10

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
Python搜索文档处理

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

ViswaSrimaan

提供方

ViswaSrimaan

最后核验

2026/5/17 20:22

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

python -m venv .venv

详细介绍

职位申请自动驾驶仪🚀

人工智能驱动的求职代理。解析简历、检查ATS兼容性、定制内容、生成求职信、搜索多个平台和跟踪应用程序——所有这些都可以通过您的AI助手或CLI完成。

⚡ 快速开始

# Clone and install
git clone https://github.com/ViswaSrimaan/Job_Application_Autopilot_MCP.git
cd Job_Application_Autopilot_MCP
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate   # Windows
pip install -e ".[all]"

# Configure environment
copy .env.example .env
# Edit .env with your API keys

🔧 用法

作为MCP服务器(克劳德代码/谷歌反重力)

// Add to your MCP server config
{
  "mcpServers": {
    "job-autopilot": {
      "command": "python",
      "args": ["server.py"],
      "cwd": "path/to/Job_Application_Autopilot_MCP"
    }
  }
}

然后问你的AI助手:

  • *“在resume.pdf上解析我的简历”*
  • *“根据此作业URL检查我的ATS分数”*
  • *“为这份工作岗位量身定制我的简历”*
  • *“生成求职信”*
  • *“搜索班加罗尔的Python开发人员职位”*

作为CLI

# Parse a resume
job-autopilot parse resume.pdf

# Profile extraction
job-autopilot profile resume.pdf -o profile.json

# ATS check against a job URL
job-autopilot ats resume.pdf --job-url https://linkedin.com/jobs/view/...

# Tailor resume (shows diff, requires confirmation)
job-autopilot tailor resume.pdf --job-url https://... --export

# Generate cover letter
job-autopilot cover-letter resume.pdf --job-url https://... -o cover.txt

# Search jobs across platforms
job-autopilot search "Senior Python Developer" --location "Bangalore" --level senior

# Application tracker dashboard
job-autopilot dashboard

🏗️ 建筑

src/
├── agents/           # High-level orchestration agents
│   ├── resume_parser.py      # PDF/DOCX → structured JSON (Docling)
│   ├── resume_profiler.py    # Skills/experience extraction (LLM)
│   ├── job_fetcher.py        # URL → structured job data
│   ├── cover_letter_agent.py # Personalised cover letters (LLM)
│   ├── ats_checker.py        # 3-layer ATS orchestrator
│   ├── tailor_agent.py       # Resume tailoring (LLM)
│   ├── diff_viewer.py        # Before/after diff viewer
│   ├── reference_agent.py    # Reference resume matching
│   ├── tracker_agent.py      # Application tracking
│   ├── apply_agent.py        # Application with confirmation gate
│   └── platform_agent.py     # Multi-platform search orchestrator
├── ats/              # ATS scoring engine
│   ├── formatter_check.py    # Layer 1: formatting & structure (20 pts)
│   ├── keyword_scorer.py     # Layer 2: keyword matching (60 pts)
│   ├── integrity_check.py    # Layer 3: data integrity (20 pts)
│   ├── jd_extractor.py       # JD → structured requirements (LLM)
│   ├── resume_extractor.py   # Resume → structured skills (LLM)
│   └── report.py             # Report formatter
├── platforms/        # Job platform integrations (Playwright)
│   ├── base.py               # Abstract platform base
│   ├── linkedin.py           # LinkedIn
│   ├── naukri.py             # Naukri
│   └── others.py             # Indeed, Cutshort, Foundit, Wellfound
├── services/         # Shared services
│   ├── docling_parser.py     # IBM Docling wrapper
│   ├── llm.py                # LLM provider abstraction
│   ├── scraper.py            # Web scraper (httpx + BS4)
│   ├── session_manager.py    # Playwright session manager
│   └── doc_exporter.py       # DOCX export (python-docx)
├── storage/          # Persistence
│   ├── schema.sql            # SQLite schema
│   └── database.py           # Database CRUD
└── tools/            # MCP tool definitions
    ├── parse_resume.py
    ├── profile_resume.py
    ├── fetch_job.py
    ├── ats_check.py
    ├── tailor_resume.py
    ├── generate_cover_letter.py
    ├── export_resume.py
    ├── search_jobs.py
    ├── track_applications.py
    └── apply_job.py

🛡️ ATS评分引擎

ATS检查员进行三层分析(共100分):

图层检查内容点数方法
层1格式和结构20记录JSON分析
层2关键词相关性60LLM提取+Python评分
层3数据完整性20Regex+Python验证

🔒 确认门

关键操作需要用户明确确认:

  • 简历定制 --在应用更改之前显示差异
  • 求职申请 --在标记为已提交之前显示摘要

📋 可用的MCP工具

工具说明
tool_parse_resume通过Docling解析PDF/DOCX简历
tool_profile_resume提取专业档案
tool_fetch_job获取并解析职位描述
tool_ats_check运行三层ATS兼容性检查
tool_tailor_resume为工作量身定制简历⚠️
tool_generate_cover_letter生成个性化的求职信
tool_export_resume导出到格式化的DOCX
tool_search_jobs多平台求职
tool_track_applications应用程序跟踪仪表板
tool_apply_job提交申请⚠️

⚠️ = 需要用户确认

🛡️ 护栏和安全

护栏状态缺失时的影响
两步申请登机口(准备→ 确认)✅ 强制意外提交
ATS最低分数门✅ 强制申请时ATS分数为0/100
防止重复应用程序✅ 唯一索引重复提交同一作业
SQL注入保护✅ 列白名单数据库操作
LLM快速注射缓解✅ 内容分隔符恶意简历劫持LLM
定制确认令牌✅ 令牌+TTLMCP可以跳过差异审查
文件类型验证✅ 扩展名检查意外的文件处理
文件大小限制✅ 可配置(10 MB)通过大文件进行DoS
文件路径遍历保护✅ 路径解析任意文件访问
Cookie过期检测✅ 时间戳检查静默身份验证失败
会话cookie .gitignore✅ 从VCS中排除凭证盗窃
求职信审核标志requires_review已提交未审阅的信件
状态值验证✅ 白名单状态转换无效
SQLite连接超时✅ 30秒超时database is locked 撞车事故

🔑 LLM提供商

在中配置 .env:

  • Anthropic (克劳德)-- LLM_PROVIDER=anthropic
  • 谷歌 (双子座)-- LLM_PROVIDER=google
  • 奥拉玛 (本地,免费)-- LLM_PROVIDER=ollama
  • MCP模式 (没有API密钥)- LLM_PROVIDER=none → 传递给主机AI的提示

📜 许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

Python搜索文档处理求职自动化本地部署简历解析ATS检查求职信生成多平台搜索

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

session

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

10

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

stdiosession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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