海外实习搜索自动化
该项目通过结合定制的MCP服务器、Tavily API和人工智能代理（Mistral），自动化了海外实习搜索。
🛠️ 使用的技术
- n8n ：工作流编排。
- MCP（模型上下文协议） ：城市动态评分。
- 塔维利 ：实时获取工作机会。
- 米斯特拉尔AI ：分析、过滤和综合报价。
- Discord 的中文翻译是“不和谐”或“纷争”。 ：通知结束。
🚀 安装和启动
1.先决条件
- Python 3.11+ （手势通过
uv推荐） - Node.js 已安装（用于
npx) - 一个帐户 塔维利 以及访问 LLM （米斯特拉尔）
2.启动MCP服务器（Python）
服务器必须启动，以便N8N可以通过MCP协议检索城市分数。
选项A：用于开发和测试（检查器模式） *注意：这是stdio传输，因此在代码中 mcp.run()*
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run --python 3.11 python ./mcp_server/mcp_server.py选项B：用于N8N工作流（生产模式） *注：这是N8N可访问的SSE传输，因此在代码中 mcp.run(transport="streamable-http", mount_path="/mcp")*
uv run --python 3.11 python ./mcp_server/mcp_server.py3.N8N的推出
打开新终端并启动Orchestrator：
npx n8n🛠️ 工作流配置
- 导入：在N8n接口中，导入文件
./workflow.json.
- API密钥：在相应的节点中输入密钥（Tavily和Mistral）。
- Discord：将webhook的URL粘贴到Discord节点以接收最终通知。
📊 结果
工作流生成CSV文件（参见。 output/internships_offers.csv）这是在Discord上发送的，并附有一条消息，详细说明了前3项建议和总体研究报告（参见。 images/discord_message.png).