chujobfinder-mcp

# chujobfinder-mcp 长大职通车 MCP 服务包，面向求职训练 Agent 暴露 4 个工具： - `mock_job_search` - `mock_resume_loader` - `profile_manager` - `fluency_analyzer` 本包通过环境变量读取阿里云 OSS 配置，不包含任何真实 AccessKey、Bucket、Endpoint、真实简历或用户隐私数据。JD、CV、Profile 均为 OSS JSON，所有 OSS 读写统一通过 `oss_store.py` 完成，数据格式清洗统一通过 `schemas.py` 完成。 ## Local Development 在项目目录安装： ```powershell cd C:\Users\PC\Desktop\chujobfinder\chujobfinder-mcp python -m pip install -e ".[test]" ``` 运行测试： ```powershell python -m pytest -q ``` 启动 MCP stdio 服务： ```powershell chujobfinder-mcp ``` 如果脚本目录不在 `PATH`，也可以用模块导入方式验证： ```powershell python -c "from chujobfinder_mcp.server import create_server; print(type(create_server()).__name__)" ``` ## Tools ### mock_job_search 用于用户需要查找、推荐或匹配模拟岗位 JD 的场景。参数： ```json { "keyword": "产品经理", "city": "西安", "job_category": "产品", "page_size": 5 } ``` ### mock_resume_loader 用于用户选择示例简历、加载模拟 CV 或按求职方向筛选简历的场景。参数： ```json { "resume_id": "cv_001", "name": "", "target_role": "" } ``` ### profile_manager 用于读取或保存用户求职进度、目标岗位、面试记录等档案信息。用户档案路径统一为 `profiles/{safe_user_id}.json`。参数： ```json { "action": "get", "user_id": "demo_user", "data": {} } ``` 支持的 `action`： - `get` - `update` - `append_event` - `clear` ### fluency_analyzer 用于文本模拟面试回答结束后，分析表达流畅度并给出改进建议。该工具只分析文字，不分析真实语音语速、音量、语调等音频特征。参数： ```json { "text": "嗯，然后我当时负责这个项目..." } ``` ## PyPI Packaging `pyproject.toml` 使用 `hatchling` 构建，并声明了 PyPI 包名、README、Python 版本、基础元数据和运行依赖： ```toml [project] name = "chujobfinder-mcp" dependencies = [ "mcp>=1.0.0", "oss2>=2.18.0", ] ``` console script 必须保持为： ```toml [project.scripts] chujobfinder-mcp = "chujobfinder_mcp.server:main" ``` 本地打包与上传命令： ```powershell python -m pip install -U build twine python -m build twine check dist/* twine upload dist/* ``` 发布新版本时请先更新 `pyproject.toml` 中的 `version`，重新构建并通过 `twine check` 后再上传。PyPI 包中不得包含真实 CV、真实用户档案、AccessKey、Bucket、Endpoint 或任何隐私数据。 ## Bailian uvx Deployment 发布到 PyPI 后，可在阿里云百炼自定义 MCP 服务中选择 `uvx` 启动。示例只使用占位符，部署时替换为私有 OSS 和最小权限 RA…