项目简介

Resume Matcher MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，旨在帮助用户更高效地进行求职。它通过集成简历解析、职位搜索和智能匹配评估等功能，为用户提供一站式的简历优化和职位推荐服务。该服务器实现了 MCP 协议，可以与兼容 MCP 协议的客户端进行交互，为 LLM 应用提供结构化的工具和服务。

主要功能点

资源管理 (Resources): 虽然仓库本身没有明确的资源管理功能，但其架构设计为 MCP 服务器，具备扩展资源管理能力的潜力。
工具注册和执行 (Tools):
- 'job_searcher' (职位搜索工具): 允许用户根据职位描述搜索最新的职位信息。该工具集成了 LinkUp API，能够从网络上抓取职位公告，并以结构化的 JSON 格式返回。
- 'evaluate_job_match' (职位匹配评估工具): 评估候选人简历与职位描述的匹配程度。该工具使用 Groq LLM 进行智能分析，输出匹配分数和详细的理由说明。
Prompt 模板 (Prompts): 虽然代码中没有显式的 Prompt 模板定义，但 LLM 的指令可以被视为 Prompt 的一种形式，服务器通过向 LLM 发送指令来控制其行为，从而实现可定制的交互模式。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/AstraBert/resume-matcher.git
cd resume-matcher

配置环境变量:
- 复制 '.env.example' 文件并重命名为 '.env':
```
mv .env.example .env
```
- 在 '.env' 文件中填入以下 API 密钥：
  - 'groq_api_key': 从 Groq Console 获取。
  - 'linkup_api_key': 从 Linkup Dashboard 获取。
  - 'llamacloud_api_key': 从 LlamaCloud Dashboard 获取 (用于简历解析客户端)。
创建 LlamaCloud 提取代理 (Extraction Agent):
- 访问 LlamaCloud Dashboard，创建一个提取代理，命名为 'resume-parser'，并使用仓库 'README.md' 中提供的 JSON schema。
启动 Docker 容器:
- 确保已安装 Docker 和 Docker Compose。
- 运行以下命令启动 MCP 服务器和客户端应用：
```
docker compose up mcp_server -d
docker compose up app -d
```
- 服务器启动后，客户端应用将运行在 'http://localhost:7500'。

服务器配置 (MCP 客户端配置)

以下是 MCP 客户端连接到 Resume Matcher MCP 服务器的配置信息示例 (JSON 格式)。请注意，MCP 客户端通常需要配置服务器的启动命令及其参数，但由于 Resume Matcher MCP 服务器已经通过 Docker Compose 部署，客户端只需要配置服务器的连接信息即可。

{
  "server_name": "resume-matcher-mcp-server",
  "transport": "sse",
  "address": "http://localhost:8000/sse"
}

配置说明:

'server_name': MCP 服务器的名称，可以自定义。
'transport': 传输协议，Resume Matcher MCP 服务器使用 'sse' (Server-Sent Events)。
'address': MCP 服务器的地址，指向 'server.py' 运行的地址。在 Docker Compose 环境下，'mcp_server' 服务可以通过服务名 'mcp_server' 访问，端口为 '8000'，SSE 路径为 '/sse'。如果客户端和服务器不在同一个 Docker Compose 网络中，您可能需要将 'localhost' 替换为服务器的实际 IP 地址或域名。

对于需要配置启动命令的 MCP 客户端 (如果客户端支持直接启动 MCP 服务器), 以下是参考配置 (通常不需要，因为Resume Matcher MCP Server 已通过 Docker Compose 部署):

{
  "server_name": "resume-matcher-mcp-server",
  "command": "python",
  "args": ["server.py", "--server_type", "sse"],
  "transport": "sse",
  "address": "http://localhost:8000/sse"
}

配置说明 (通常不需要):

'command': 启动 MCP 服务器的命令，这里是 'python'。
'args': 启动命令的参数，包括服务器脚本 'server.py' 和指定服务器类型的参数 '--server_type sse'。

基本使用方法

访问客户端应用: 打开浏览器，访问 'http://localhost:7500'。
上传简历: 在 Gradio 界面中，上传您的简历文件 (支持 PDF, DOC, DOCX 格式)。
查看匹配结果: 客户端应用将调用 MCP 服务器进行简历解析、职位搜索和匹配评估，最终在聊天界面中返回职位匹配结果和评估报告。您可以查看 Agentic Process 详细了解后台处理流程。

注意事项

首次启动 Docker Compose 可能需要较长时间 (约 15 分钟) 下载镜像和安装依赖。
确保已正确配置 API 密钥和 LlamaCloud 提取代理。
客户端应用和 MCP 服务器通过 Docker Compose 部署，方便快捷。

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