工作事项
企业级MCP职位申请经理
一个基于人工智能的求职管理系统，具有智能求职、自动生成求职信和全面的求职跟踪功能。采用模型上下文协议（MCP）集成构建，实现无缝的人工智能辅助。
🎯 项目状态
第一阶段：研究与规划 ✅ 完成
所有研究成果均已完成，可供审查：
下一步： 在继续实施之前，审查和批准第一阶段的调查结果。
🚀 主要特点
核心能力
- 🔍 智能求职
- 多平台工作聚合（LinkedIn、Indeed、Glassdoor等） - 混合方法：API-first与选择性浏览器自动化 - 为网络推荐和利基机会手动输入工作
- 📊 应用程序跟踪
- 全面的状态管理（感兴趣→ 应用→ 面试→ 报价） - 时间线可视化和进度分析 - 活动记录和搜索历史
- 🤖 AI驱动的求职信
- 双重LLM支持：Claude API或本地Ollama模型 - 使用职位描述+个人资料进行情境感知生成 - 多种风格选择（专业、休闲、创意） - 版本管理和迭代改进
- 🔌 MCP集成
- 完整模型上下文协议服务器实现 - 用于集成Claude的6个强大工具 - 作业和应用程序数据的资源暴露 - 删除常见工作流的命令提示
- 📈 交互式仪表板
- 实时统计和分析 - 应用程序管道可视化 - 响应率跟踪 - 暗模式支持
🏗️ 建议架构
技术栈
后端：
- FastAPI（高性能异步API）
- PostgreSQL（生产就绪数据库）
- FastMCP（MCP服务器框架）
- SQLAlchemy ORM
- 双重LLM：Claude API+Ollama
前端：
- React 18与TypeScript
- Vite（闪电般快速构建）
- TailwindCSS（现代风格）
- React Query（服务器状态管理）
- Recharts（分析可视化）
基础设施：
- Docker+Docker组合
- PostgreSQL 16
- Python 3.11+带uv
- Node.js 20+
系统架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ React Dashboard (Port 5173) │
│ Job Search | Applications | Cover Letters │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│ HTTP/WebSocket
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FastAPI Backend (Port 8000) │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ REST API │ │ MCP Server│ │ LLM │ │
│ │ Endpoints│ │ (FastMCP) │ │ Services │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ │
└───────┬──────────────────┬─────────────────┬───────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ PostgreSQL │ │ Claude API │ │ Job Search │
│ Database │ │ + Ollama │ │ Engine │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘📚 文档
第一阶段研究文件
- 最新MCP规范（2025-06-18） - Python SDK实现模式（v1.14.1） - 安全最佳实践和身份验证 - FastMCP框架优势
- API可用性分析（实际上，LinkedIn、Glassdoor） - 道德网络抓取考虑因素 - 混合方法建议 - 法律和ToS合规性
- FastAPI与Flask的比较（已选择FastAPI） - PostgreSQL与SQLite分析（选择PostgreSQL） - React vs Vue vs Svelte评估（选择React） - 法学硕士整合策略（Claude+Ollama双重支持）
- 完整的系统架构图 - 数据库模式设计（ERD+SQLAlchemy模型） - API端点规范 - MCP服务器接口定义 - 8周分阶段实施时间表 - 测试策略和部署配置
原始要求
看 claude.md 完整的项目规范和要求。
🎯 成功标准
这是一个 企业级 应用程序。每个组件都符合生产标准：
- ✅ 干净、可维护、文档齐全的代码
- ✅ 全面的错误处理和记录
- ✅ 安全的凭证管理
- ✅ 可扩展体系结构
- ✅ 完全测试覆盖率（后端>80%，前端>75%）
- ✅ 具有暗模式的专业UI/UX
- ✅ 完整的文件
📋 研究摘要
MCP协议（2025-06-18）
- 当前版本： Python SDK 1.14.1（2025年9月）
- 框架： FastMCP 2.0（生产就绪）
- 运输： 流式HTTP（当前标准）
- 安全： 需要OAuth 2.0，输入验证至关重要
- 最佳实践： 键入提示+文档字符串以自动生成工具
求职策略
推荐方法： 混合
- 主要的，重要的 JobSpy API（开源，自托管，每月5-10美元）
- 次要： 选择性剧作家自动化（用户选择加入，并附有法律免责声明）
- 退路： 手动输入（始终可用，法律安全）
理论基础：
- 法律合规性（API-第一种方法）
- 全面覆盖（多平台）
- 成本效益（每月\80%的测试覆盖率
- 安全审计
- 性能优化
- 完整的文件
第8阶段：部署（第13周）
- 生产Docker镜像
- 部署指南
- 用户入职培训
- 监控设置
总时间线： 8-13周（取决于范围调整）
🔐 安全考虑
- 无硬编码凭据（仅环境变量）
- OAuth 2.0用于MCP身份验证
- 对所有端点进行输入验证和净化
- SQL注入预防（参数化查询）
- API保护的速率限制
- 全面的审计日志记录
🎨 用户体验亮点
- 清洁界面： 专业TailwindCSS仪表板设计
- 暗模式： 内置支持用户偏好
- 实时更新： 状态更改的WebSocket通知
- 响应式设计： 移动友好界面
- 快速性能： 优化的React+FastAPI堆栈
- AI协助： 自然语言求职信生成
🚦 当前状态：等待第一阶段批准
研究完成： 所有第一阶段交付成果均已完成 创建的文档： 4份综合研究文件 下一步： 审查调查结果并批准技术决策
需要批准的关键决策
- ✅ 混合求职策略（JobSpy+选择性自动化+手动）
- ✅ 技术栈（FastAPI、React、PostgreSQL）
- ✅ 双LLM支持（Claude+Ollama）
- ⚠️ 时间表和资源分配（8-13周）
- ⚠️ 附加要求或范围变更
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📞 下一步行动
面向利益相关者/用户
- 审查研究文件：
- 阅读以下4个研究文档 docs/ - 评估技术决策和基本原理 - 考虑时间表和资源要求
- 提供反馈：
- 对拟议的技术有任何担忧吗？ - 是否需要调整时间表？ - 附加功能或要求？
- 批准继续：
- 如果对研究满意，批准第2阶段的实施 - 或在继续之前要求澄清/更改
开发团队
一旦获得批准，立即采取下一步措施：
- 设置开发环境
- 使用uv+FastAPI初始化后端
- 使用Vite+React初始化前端
- 使用Docker配置PostgreSQL
- 开始第1阶段实施（数据库模型）
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📄 许可证
\[待定\]
🤝 贡献
\[在实施过程中将添加贡献指南\]
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项目： 工作事项 状态： 第一阶段研究完成 版本： 0.1.0（实施前） 最后更新时间： 2025年11月22日