关键词

面试练习角色扮演AI面试官面试反馈职业发展

项目简介

这是一个专门为面试角色扮演设计的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。它利用 AI 技术提供逼真的模拟面试场景，帮助用户练习面试技巧并获得实时反馈。该服务器与 systemprompt.io 系统协同工作，提供互动式的面试练习体验。

主要功能点

  • 面试角色扮演: 与 AI 驱动的角色进行面试练习。
  • 实时反馈: 针对你的回答获得即时反馈。
  • 场景定制: 可定制面试场景，满足不同行业和职位的需求。
  • 自然对话: 模拟自然的对话流程，提升练习的真实感。
  • 简历分析: 通过上传简历，AI 可以分析简历内容，为面试准备提供上下文。
  • 面试配置: 根据职位描述和简历配置个性化的面试计划。

安装步骤

  1. 连接 MCP 服务器: 在您的 systemprompt.io console 中连接此 MCP 服务器。
  2. 添加简历: 使用 'summarize_cv' 工具添加文本格式的简历。
  3. 列出简历: 使用 'list_cvs' 工具列出已添加的简历资源，并复制所需简历的 URI。
  4. 配置面试: 使用 'configure_interview' 工具，配置面试标题、职位描述等信息，并将复制的简历 URI 填入，根据需要添加备注。
  5. 激活 Agent: 在 systemprompt.io 平台上激活 Agent，即可开始面试角色扮演练习。

服务器配置

MCP 服务器配置信息（JSON 格式，用于 MCP 客户端）：

{
  "server name": "Interview Roleplay MCP Server",
  "command": "node",
  "args": ["./build/index.js"]
}

配置参数注释:

  • 'server name': 服务器在 MCP 客户端中显示的名称，例如 "Interview Roleplay MCP Server"。
  • 'command': 启动 MCP 服务器的命令，通常为 'node'，表示使用 Node.js 运行时环境。
  • 'args': 启动命令的参数，'["./build/index.js"]' 表示执行编译后的服务器入口文件 'index.js'，路径相对于 MCP 客户端的工作目录。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器。
  2. 在 MCP 客户端中配置并连接到此服务器。
  3. 使用客户端提供的界面，调用 'summarize_cv' 工具上传和分析简历。
  4. 使用 'configure_interview' 工具，根据职位和简历创建面试配置资源。
  5. 使用 'list_interviews' 工具查看已配置的面试资源。
  6. 使用 'initiate_interview' 工具，并提供面试配置资源的 URI，开始模拟面试练习。
  7. 根据面试过程中的提示和反馈，不断练习和提升面试技巧。

更详细的使用方法和 API 文档，请参考仓库 README 中的链接。

信息

分类

AI与计算

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