About LAPRAS MCP Server
LAPRAS MCP Server is the official MCP server from lapras.com. It lets AI clients search job listings and manage career records such as work history, job summaries and skills. It is aimed at job seekers and users who maintain their professional profile on LAPRAS.
Key features
- 01Search job listings and view details
- 02Create, read, update and delete work history
- 03Update job summary and career goals
- 04Manage technical skills and years of experience
Use cases
- 01Searching job listings by criteria and summarizing results in a table
- 02Finding suitable jobs based on registered work history
- 03Refining work history and updating the job summary on LAPRAS
MCP support
This project is an MCP server that exposes job search and read/write tools for work history, job summary, career goals and skills. Work history tools require a LAPRAS_API_KEY.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
Tools
12Saved tool list · updated 3w ago
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| keyword | string | No | The keyword to search for in job listings |
| page | number | No | Page number for pagination |
| positions | array | No | List of job position keys (e.g., FRONTEND_ENGINEER, BACKEND_ENGINEER, WEB_APPLICATION_ENGINEER, INFRA_ENGINEER, SITE_RELIABILITY_ENGINEER, ANDROID_ENGINEER, IOS_ENGINEER, MOBILE_ENGINEER, MACHINE_LEARNING_ENGINEER, DATA_SCIENTIST, PROJECT_MANAGER, PRODUCT_MANAGER, TECH_LEAD, ENGINEERING_MANAGER, RESEARCH_ENGINEER, TEST_ENGINEER, SOFTWARE_ARCHITECT, SYSTEM_ENGINEER, EMBEDDED_ENGINEER, DATABASE_ENGINEER, NETWORK_ENGINEER, SECURITY_ENGINEER, SCRUM_MASTER, GAME_ENGINEER, CTO, CORPORATE_ENGINEER, DESIGNER, DATA_ENGINEER, OTHER) |
| prog_lang_ids | array | No | List of programming language IDs (3: TypeScript, 39: JavaScript, 5: Python, 32: Go, 2: Ruby, 25: PHP, 45: Java, 40: Kotlin, 27: Node.js, 43: Swift, 82: Scala, 421: C#, 46: Rust, 56: C++, 42: Dart, 55: Objective-C) |
| framework_ids | array | No | List of framework IDs (4: Vue.js, 1428: React, 20: Next.js, 31: Nuxt.js, 6: Angular, 172: Redux, 21: Ruby on Rails, 76: Laravel, 140: Spring Boot, 8: Django, 237: Express, 41: Flutter, 171: ReactNative) |
| db_ids | array | No | List of database IDs (28: MySQL, 10: PostgreSQL, 419: SQL Server, 318: Oracle, 33: Aurora, 60: Redis, 221: DynamoDB, 170: MongoDB, 169: Elasticsearch, 200: BigQuery) |
| infra_ids | array | No | List of infrastructure and CI/CD IDs (15: AWS, 52: GCP, 165: Azure, 18: Docker, 17: Terraform, 224: Kubernetes, 51: Firebase, 16: CircleCI, 122: Jenkins, 180: GitHubActions) |
| business_types | array | No | List of business type IDs (1: 自社開発, 2: 受託開発, 3: SES) |
| employment_types | array | No | List of employment type IDs (1: 正社員, 2: 業務委託, 3: インターンシップ, 4: その他) |
| work_styles | array | No | List of work style IDs (1: フルリモート, 2: 一部リモート) |
| preferred_condition_ids | array | No | List of preferred condition IDs (1: 副業OK, 2: 副業からのジョイン可, 3: SOあり, 4: BtoB, 5: BtoC, 6: 株式上場済み, 7: グローバル, 8: 残業平均20時間未満, 9: アジャイル開発, 10: 英語で書く・話す業務がある, 11: フレックス, 12: 役員以上にエンジニアがいる, 13: 育休取得実績あり, 14: 地方在住社員がいる, 15: スタートアップ, 16: 副業) |
| annual_salary_min | number | No | Minimum annual salary requirement in JPY |
| sort_type | string | No | Sort order (人気順: popularity_desc, 新着順: updated_at_desc, 年収が低い順: annual_salary_at_asc, 年収が高い順: annual_salary_at_desc) |
Details
From the project READMELAPRAS MCP Server
https://lapras.com 公式のMCP Server
Setup
MCP Serverの設定(Cursor、Claude Desktop)を参考に、mcp.jsonまたはclaude_desktop_config.jsonに以下を追記してください。
LAPRAS_API_KEYは職歴関連のツールを使う場合のみ必要です。https://lapras.com/config/api-key から取得できます。
Desktop Extension (DXT)
Claude Desktopを使用している場合、Desktop Extension(.dxtファイル)を使って簡単にインストールできます。
- リリースページから最新の
lapras-mcp-server.dxtをダウンロード - Claude Desktopの設定画面を開く
- ダウンロードした
.dxtファイルを設定画面にドラッグ&ドロップ - 必要に応じてLAPRAS_API_KEYを設定(LAPRAS_API_KEYを設定後はMCPの有効・無効の設定をトグルしてください)
npx
{
"mcpServers": {
"lapras": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lapras-inc/lapras-mcp-server"
],
"env": {
"LAPRAS_API_KEY": "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
}
}
}
}
Important
Node.jsの環境によってはサーバー接続に失敗する可能性があります。その場合は下記のDocker経由での利用をお試しください。 また、WSL経由でnpxを実行する場合は、envの環境変数は読み取れません。argsで直接環境変数を指定する必要があります。 例:
"args": ["LAPRAS_API_KEY=<YOUR_LAPRAS_API_KEY>", "bash", "-c", "/home/bin/npx @lapras-inc/lapras-mcp-server"]
Docker
{
"mcpServers": {
"lapras": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"LAPRAS_API_KEY",
"laprascom/lapras-mcp-server:v0.4.0"
],
"env": {
"LAPRAS_API_KEY": "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
}
}
}
}
Gemini CLI
GoogleのGemini CLIで利用する場合、上記の「npx」セクションにあるJSONコードを、お使いのsettings.jsonファイルに追記します。
設定ファイルは通常、OSごとに以下のパスに配置されています。
- Windows:
C:\Users\<ユーザー名>\.gemini\ - macOS / Linux:
~/.gemini/
Note
gemini.conf.tomlを使用する場合は、以下のTOML形式で記述することも可能です。[mcpServers.lapras] command = "npx" args = ["-y", "@lapras-inc/lapras-mcp-server"] [mcpServers.lapras.env] LAPRAS_API_KEY = "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
General notes
Warning
AIがMCPサーバー経由でLAPRASから取得した情報(個人情報等を含む)は、ご利用中のAIモデルに送信され、解釈・処理が行われます。 利用されるAIサービスのデータ取扱いポリシー等をご確認の上、個人情報や機密情報の取り扱いにはご留意ください。
Examples
シンプルな求人の検索例
フルリモートワーク可能でRustが使えるバックエンドの求人を探してください。年収は800万以上で。
結果はMarkdownの表にまとめてください。
自分にあった求人の検索例
<自分のキャリアがわかる画像 or URL を貼り付ける>
これが私の職歴です。私に合いそうな求人を探してください。
自分に合った求人の検索例
LAPRASで職歴を取得して、私に合いそうな求人を探してください。
職歴を更新する例
<自分のキャリアがわかる画像 or URL を貼り付ける>
これが私の職歴です。LARPASの職歴を更新してください。
LAPRASの職歴を改善する例
LAPRASの職歴を取得して、ブラッシュアップするための質問をしてください。
改善後、LAPRASの職歴を更新してください。
職務要約を更新する例
私のこれまでの職歴を整理し職務要約を作成して、LAPRASに登録してください。
今後のキャリアでやりたいことを更新する例
私の職歴を取得して、今後のキャリアでやりたいことについて質問してください。
回答をもとに、LAPRASの今後のキャリアでやりたいことを更新してください。
https://github.com/user-attachments/assets/9c61470f-f97d-4e6f-97ca-53718c796376
Tools
search_job 求人検索
- キーワード、ページ番号、最低年収などのパラメータを使用して求人を検索
- 使用例:
search_jobツールを呼び出し、特定の条件に合致する求人リストを取得
get_job_detail 求人詳細取得
- 求人IDを指定して特定の求人の詳細情報を取得
- 使用例:
get_job_detailツールを呼び出し、特定の求人の詳細情報を取得
get_experiences 職歴一覧取得
- LAPRASに登録されている職歴情報の一覧を取得
- 使用例:
get_experiencesツールを呼び出し、登録済みの職歴一覧を取得
create_experience 職歴新規追加
- LAPRASに新しい職歴情報を追加
- 使用例:
create_experienceツールを呼び出し、新しい職歴を登録
update_experience 職歴更新
- LAPRASに登録されている職歴情報を更新
- 使用例:
update_experienceツールを呼び出し、既存の職歴を更新
delete_experience 職歴削除
- LAPRASに登録されている職歴情報を削除
- 使用例:
delete_experienceツールを呼び出し、指定した職歴を削除
get_job_summary 職務要約取得
- LAPRASに登録されている職務要約を取得
- 使用例:
get_job_summaryツールを呼び出し、登録済みの職務要約を取得
update_job_summary 職務要約更新
- LAPRASに職務要約を登録または更新
- 使用例:
update_job_summaryツールを呼び出し、職務要約を更新
get_want_to_do キャリア志向取得
- LAPRASに登録されている今後のキャリアでやりたいことを取得
- 使用例:
get_want_to_doツールを呼び出し、やりたいことを取得
update_want_to_do キャリア志向更新
- LAPRASに今後のキャリアでやりたいことを登録または更新
- 使用例:
update_want_to_doツールを呼び出し、やりたいことを更新
get_tech_skill テックスキル取得
- LAPRASに登録されている経験技術・スキル・資格 一覧(スキルID・スキル名・経験年数)を取得
- 使用例:
get_tech_skillツールを呼び出し、現在のテックスキルの状況を確認
update_tech_skill テックスキル更新
- 経験技術・スキル・資格と経験年数(実数値)を指定して、LAPRASのテックスキルを更新
- 使用例:
update_tech_skillツールを呼び出し、抽出したスキル情報をLAPRASに反映
Note
職歴関連のツールを使用するには、LAPRAS_API_KEYの設定が必要です。 APIキーは https://lapras.com/config/api-key から取得できます。
Comments
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From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.