tuneit mcp
TuneIt MCP Server公开了格式化、保存和与OpenAI集成的工具,以自动化简历定制操作。
特性
此MCP服务器提供以下工具:
- format_to_markdown:将职位描述格式化为结构良好的标记,并带有适当的标题和部分
- tailor_resume:使用人工智能定制简历,以匹配特定的职位描述
- save_job:将职位描述保存到
output/jobs/文件夹 - save_tailored_resume:将定制简历保存到
output/tailored_resumes/文件夹
先决条件
- Python 3.10或更高版本
- OpenAI API密钥
安装
- 克隆存储库:
git clone https://github.com/mcuellar/tuneit-mcp.git
cd tuneit-mcp- 创建并激活虚拟环境:
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate- 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt- 设置环境变量:
# Create a .env file or export directly
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
# Optional: customize output directory (defaults to ./output)
export OUTPUT_DIR=./output用法
运行服务器
启动MCP服务器:
python server.py使用Claude Desktop进行配置
将以下内容添加到您的Claude Desktop配置文件中:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"tuneit-mcp": {
"command": "/path/to/your/.venv/bin/python",
"args": ["/path/to/tuneit-mcp/server.py"],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key_here"
}
}
}
}工具说明
format_to_markdown
将原始职位描述格式化为干净、结构良好的标记,并带有适当的标题,包括职位、公司、职责、要求等。
参数:
job_description(string):将原始职位描述文本格式化
tailor_resume
定制现有的简历,以更好地匹配特定的职位描述,同时保持真实性和专业格式。
参数:
base_resume(string):原始简历文本可定制job_description(string):为简历量身定制的职位描述
save_job
将职位描述(最好已经用markdown格式化)保存到jobs文件夹。
参数:
job_content(string):要保存的职位描述内容filename(string):要另存为的文件名(不带扩展名)
save_tailored_resume
将定制简历保存到定制简历文件夹中。
参数:
resume_content(string):要保存的定制简历内容filename(string):要另存为的文件名(不带扩展名)
输出目录结构
output/
├── jobs/
│ ├── software_engineer_acme.md
│ └── data_scientist_techcorp.md
└── tailored_resumes/
├── software_engineer_acme_resume.md
└── data_scientist_techcorp_resume.md环境变量
| 变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 您的OpenAI API密钥(必需) | - |
OUTPUT_DIR | 保存文件的目录 | ./output |
许可证
麻省理工学院
