🤖 带有MCP的AI职位推荐器
一个智能职位推荐系统，该系统利用人工智能分析您的简历，并提供来自LinkedIn和Naukri的个性化职位推荐。该系统还包含一个MCP（模型上下文协议）服务器，用于与人工智能助手集成。
✨ 特点
- 📄 简历分析上传您的PDF简历，获取AI分析报告
- 🔍 技能差距分析识别缺失的技能和需要改进的领域
- 🚀 职业发展路线图获取个性化的职业发展建议
- 💼 工作推荐在LinkedIn和Naukri上寻找相关工作
- 🤖 MCP（可能指某种特定系统或平台）集成内置MCP服务器以实现AI助手集成
- 🌐 网页界面基于Streamlit的美观用户界面
🛠️ 技术栈
- 前端Streamlit
- 人工智能/机器学习使用LangChain与Groq（GPT-OSS-120B模型）
- PDF处理PyMuPDF（注：这是一个库或软件的名称，直接翻译为中文可能不常见，但按照其英文原意，可理解为“Python的MuPDF库”或简化为“Python MuPDF”，具体翻译可能需根据上下文或使用场景调整）
- 职位信息抓取（或职位数据采集）Apify 客户端（LinkedIn 和 Naukri 抓取工具）
- MCP服务器FastMCP
- 环境Python 3.13+
📋 先决条件
在运行此项目之前，请确保您已具备：
- Python 3.13及以上版本 安装
- API密钥 对于以下服务：
- Groq API密钥 - 用于人工智能分析 - Apify API密钥 - 用于职位抓取（或：用于爬取职位信息）
🚀 安装
- 克隆仓库
git clone
cd JOB_Recommended_With_MCP- 安装依赖项
pip install -r requirements.txt或者使用紫外线（推荐）：
uv sync- 设置环境变量
创建一个 .env 在根目录中的文件：
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
APIFY_API_KEY=your_apify_api_key_here🎯 使用方法
网络应用
- 启动Streamlit应用程序
streamlit run main.py- 打开你的浏览器 并导航至
http://localhost:8501
- 上传您的简历 (PDF格式)
- 获取AI分析 包括：
- 简历摘要 - 技能差距识别 - 职业道路规划建议
- 查找工作推荐 来自LinkedIn和Naukri
MCP 服务器
该项目包括一个用于与AI助手集成的MCP服务器：
- 启动MCP服务器
python mcp_server.py- 可用的MCP工具：
- fetchlinkedin在LinkedIn上搜索工作 - fetchnaukri在Naukri上搜索工作
📁 项目结构
JOB_Recommended_With_MCP/
├── main.py # Streamlit web application
├── mcp_server.py # MCP server implementation
├── requirements.txt # Python dependencies
├── pyproject.toml # Project configuration
├── README.md # This file
└── src/
├── __init__.py
├── helper.py # PDF processing and AI utilities
└── job_api.py # Job scraping APIs🔧 配置
环境变量
| 变量 | 描述 | 必需 |
|---|---|---|
GROQ_API_KEY Groq AI服务的API密钥 | 是 | |
APIFY_API_KEY Apify抓取服务的API密钥 | 是 |
职位搜索参数
您可以自定义职位搜索参数 src/job_api.py：
- 领英位置、工作数量、代理设置
- Naukri（印度知名招聘网站名）关键词、最大任务数、新鲜度、排序
🤝 贡献（或“参与贡献”）
- 克隆该仓库
- 创建一个特性分支（
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改（
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支（
git push origin feature/amazing-feature) - 提交一个拉取请求
🙏 致谢
- Streamlit 对于网络框架
- Groq 用于人工智能处理
- Apify（注：这是一个专有名词，通常指的是一种用于自动化处理网络数据或API的工具或平台，直接翻译为“Apify”即可，无需额外解释其具体含义） 用于职位抓取服务
- LangChain 用于人工智能集成
- FastMCP 用于MCP服务器的实现
🔮 未来增强功能
- \[ \] 支持多种简历格式（DOCX、TXT）
- \[ \] 与更多招聘平台集成
- \[ \] 高级筛选和排序选项
- \[ \] 简历优化建议
- \[ \] 工作申请追踪
- \[ \] 对于新匹配工作的电子邮件通知
- \[ \] 公司见解与评论整合
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为各地求职者倾心打造！