MCP服务器

Name: MCP服务器
Author: jsonresume

作者：jsonresume56 星标更新：2025-05-04

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

JSON Resume MCP 服务器

通过分析您的编码项目，使用 AI 自动更新您的简历

安装 • 特性 • 使用 • 配置 • 贡献 • 测试

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什么是 JSON Resume MCP 服务器？

这是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它增强了 AI 助手的功能，使其能够通过分析您的编码项目来更新您的 JSON Resume。MCP 服务器提供了工具，允许像 Windsurf 或 Cursor 中的 AI 助手进行以下操作：

检查您是否已有现有的 JSON Resume
分析您的代码库以了解您的技术技能和项目
使用当前项目的细节增强您的简历

有了这个工具，您可以简单地向您的 AI 助手询问“用我当前的项目增强我的简历”，它会自动分析您的代码，提取相关技能和项目细节，并相应地更新您的简历。

视频演示：https://x.com/ajaxdavis/status/1896953226282594381

特性

简历增强：自动分析您的代码库并将项目细节添加到您的简历中
GitHub 集成：获取并更新存储在 GitHub Gists 中的简历
AI 驱动：使用 OpenAI 生成您的项目和技能的专业描述
TypeScript/Zod 验证：确保您的简历遵循 JSON Resume 标准
JSON Resume 生态系统：与 JSON Resume 注册表兼容

安装

前提条件

带有个人访问令牌（具有 gist 权限）的 GitHub 账户
OpenAI API 密钥
Node.js 18+
支持 MCP 的 IDE（Windsurf 或 Cursor）

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 mcp：

npx -y @smithery/cli install @jsonresume/mcp --client claude

通过 NPM 安装

npm install -g @jsonresume/mcp

在 Windsurf 或 Cursor 中安装

在您的 Windsurf 或 Cursor 配置中添加以下内容：

Windsurf

打开设置 → MCP 服务器并添加：

{
  "jsonresume": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
    "env": {
      "GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
      "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
      "GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
    }
  }
}

Cursor

添加到您的 ~/.cursor/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "jsonresume": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
      }
    }
  }
}

使用

一旦安装并配置好，您可以使用以下命令与您的 AI 助手交互：

使用当前项目增强您的简历

向您的 AI 助手询问：

"你能用我当前项目的细节增强我的简历吗？"

助手将：

在 GitHub 上查找您的现有简历（如果需要，创建一个新的）
分析您当前项目的代码库
生成您的项目和技能的专业描述
使用新信息更新您的简历
将更改保存回 GitHub
提供一个链接查看您的更新后的简历

检查您的简历状态

向您的 AI 助手询问：

"你能检查我是否有 JSON Resume 吗？"

助手将检查您是否有现有的简历并显示其详情。

分析您的代码库

向您的 AI 助手询问：

"我在这个项目中使用了哪些技术？"

助手将分析您的代码库并提供关于语言、技术和最近提交的见解。

配置

MCP 服务器需要以下环境变量：

变量	描述
`GITHUB_TOKEN`	您的 GitHub 个人访问令牌，具有 gist 权限
`GITHUB_USERNAME`	您的 GitHub 用户名
`OPENAI_API_KEY`	您的 OpenAI API 密钥

开发

要在开发模式下运行服务器：

克隆仓库：

git clone https://github.com/jsonresume/mcp.git
cd mcp

安装依赖项：

npm install

在开发模式下运行：

npm run dev

这将启动带有调试工具的 MCP 服务器。

贡献

欢迎贡献！以下是贡献的方法：

分叉仓库
创建一个功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
提交您的更改：git commit -m '添加一些精彩的功能'
推送到分支：git push origin feature/amazing-feature
打开一个拉取请求

请确保您的代码遵循现有的风格，并包括适当的测试。

测试

MCP 服务器包含几个测试脚本来帮助调试和验证功能。

运行测试

所有测试脚本都位于 tests/ 目录中。

在运行测试之前，请设置您的环境变量：

export GITHUB_TOKEN=your_github_token
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export GITHUB_USERNAME=your_github_username

检查 OpenAI API 密钥

验证您的 OpenAI API 密钥是否正常工作：

npx tsx tests/check-openai.ts

模拟简历增强

使用模拟数据测试简历增强功能（不调用 API）：

npx tsx tests/debug-mock.ts

完整简历增强测试

测试完整的简历增强过程，带实时 API 调用：

npx tsx tests/debug-enhance.ts

MCP 协议测试

测试 MCP 服务器协议通信：

node tests/test-mcp.js

添加到 package.json

为了方便，您可以将这些测试命令添加到您的 package.json 中：

"scripts": {
  "test:openai": "tsx tests/check-openai.ts",
  "test:mock": "tsx tests/debug-mock.ts",
  "test:enhance": "tsx tests/debug-enhance.ts",
  "test:mcp": "node tests/test-mcp.js"
}

然后使用 npm run test:mock 等命令运行它们。

许可证

此项目根据 MIT 许可证发布 - 查看 LICENSE 文件以获取详细信息。

致谢

JSON Resume 提供简历标准
模型上下文协议使 AI 工具集成成为可能
OpenAI 提供 AI 简历增强功能