AptiBuild AI — Career Intelligence について
AptiBuild AI — Career Intelligence は、キャリア転換や事業アイデア、労働市場分析に向けたデータと構造化された助言を AI エージェントに提供します。個別生成、BLS 賃金データ、FRED の指標、事前構築済みの判断フレームワークを組み合わせます。
主な機能
- 01経歴文から適性プロフィールを推定
- 02個人に合わせた進路とアイデアの生成
- 03BLS 職業賃金データの取得
- 04キャリア段階別の判断フレームワーク
- 05FRED 労働市場指標の参照
活用シーン
- 01履歴書をもとにキャリア転換を計画
- 02プロフィールに合う副業やアプリ案を作成
- 03職業別の賃金と雇用データを比較
MCP 対応
MCP サーバーとして、プロフィール推定、キャリアパス生成、賃金検索、判断フレームワークなど 12 のキャリア情報ツールを互換クライアントに提供します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://mcp.aptibuildai.com/v1claude mcp add --transport http aptibuild-ai-career-intelligence https://mcp.aptibuildai.com/v1{"mcpServers":{"aptibuild-ai-career-intelligence":{"type":"http","url":"https://mcp.aptibuildai.com/v1"}}}Cursor で開く{"servers":{"aptibuild-ai-career-intelligence":{"type":"http","url":"https://mcp.aptibuildai.com/v1"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"aptibuild-ai-career-intelligence":{"type":"http","url":"https://mcp.aptibuildai.com/v1"}}}{"mcpServers":{"aptibuild-ai-career-intelligence":{"serverUrl":"https://mcp.aptibuildai.com/v1"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
https://mcp.aptibuildai.com/v1認証が必要ツール
12| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| profession | string | はい | キャリア転換に関する情報を取得する職業または職種(例:'registered nurse'、'high school teacher'、'accountant'、'software engineer') |
詳細
AptiBuild AI — MCP サーバー
重大なキャリア選択を支援する、体系化された意思決定の足場です。AI エージェント向けです。
性格に応じたアイデア生成、BLS の公式 OEWS 賃金データ、リアルタイムの FRED 労働市場シグナル、特定のライフステージに合わせて調整された事前構築済みハーネスを利用できます。独自のデータパイプラインを構築・保守する必要はありません。1 つのエンドポイントに 12 個のツールがあり、MCP 互換クライアントならどれでも利用できます。
公開 API ではなく、このサーバーを選ぶ理由
BLS と FRED の生データには無料でアクセスできますが、エージェントが利用できる形にするのは簡単ではありません。このサーバーは、公開 API にはない次の 3 つの機能を提供します。
| 得られるもの | 重要である理由 |
|---|---|
| 性格に応じた生成 | ほとんどのキャリア API では、同じ職種の人を一括りに扱います。リスクを避ける内向的な看護師と、リスクを好む外向的な看護師には、ここでは異なる出力が返されます。 |
| 事前構築済みハーネス | エージェントが利用できるように構築された、構造化された複数セクションのインテリジェンス文書です。1 回のツール呼び出しで、エージェントが人間の重大なキャリア選択を助言するために必要なコンテキストを十分に得られます。重大な助言におけるハルシネーションを減らします。 |
| AptiBuild コーパス | 一般的な LLM の推測ではなく、実際の AptiBuild ユーザープロフィールをもとにした 500 件以上のアプリおよびビジネスのアイデアです。 |
データレイヤー:リアルタイムの FRED シグナル+BLS OEWS 2024 年賃金データ+AptiBuild 独自のコーパス。米国の労働市場データのみです。
接続
MCP サーバー URL: https://mcp.aptibuildai.com/v1
ヘルスチェック: https://mcp.aptibuildai.com/v1/health
Claude Desktop
claude_desktop_config.json に追加します:
{
"mcpServers": {
"aptibuild-ai": {
"url": "https://mcp.aptibuildai.com/v1",
"headers": {
"X-API-Key": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
Cursor
プロジェクトのルートにある .cursor/mcp.json に追加します:
{
"mcpServers": {
"aptibuild-ai": {
"url": "https://mcp.aptibuildai.com/v1",
"headers": {
"X-API-Key": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
Replit Agent
Replit ワークスペース → Agent パネル → MCP 設定 → サーバーを追加:
Server URL: https://mcp.aptibuildai.com/v1
Header: X-API-Key: YOUR_API_KEY_HERE
サブスクリプションなしでテストする
npx @modelcontextprotocol/inspector https://mcp.aptibuildai.com/v1
接続すると、sample_career_pivot は無料トライアルツール(キー不要で 10 回まで利用可能)なので、サブスクリプション登録前に出力品質を評価できます。
エージェントでよく使われるワークフロー
エージェントでよく使われるパターンは次のとおりです。
非構造化入力を使うキャリアコーチ
infer_aptitude_profile → generate_career_paths
ユーザーが履歴書や LinkedIn の自己紹介文を貼り付けます。エージェントが構造化プロフィールを推定し、パーソナライズされたキャリアパスを 4 つ生成します。
副業の提案
infer_aptitude_profile → generate_app_ideas
ビジネスアイデアの生成にも、同じ 2 段階のフローを使います。性格に応じた内容となるため、同じ職種でも、リスクを避ける内向的な人とリスクを好む外向的な人には異なる出力が返されます。
職業の簡易検索
get_profession_profile
1 回の呼び出しで、あらゆる職業について AptiBuild のアイデアと BLS の賃金データを返します。職種がすでにわかっている場合に最適です。
ハーネスと生成の連続処理
get_career_pivot_harness → generate_career_paths
38~55 歳の層向けに構造化されたコンテキストを読み込み、それをもとにパーソナライズされたキャリアパスを生成します。キャリア中盤の重大な助言におけるハルシネーションを減らします。
ツール
無料トライアル(キー不要 — 10 回まで利用可能)
| ツール | 機能 |
|---|---|
sample_career_pivot | あらゆる職業について、Career Pivot Harness の「Transferable Skills」セクションを返します。5 つあるセクションのうち 1 つで、サブスクリプション登録前にデータ品質を確認できます。IP ごとに 10 回まで無料で利用でき、その後はサブスクリプションキーが必要です。 |
有料(API キー必須 — $39/月)
| ツール | 機能 |
|---|---|
infer_aptitude_profile ⭐ | 構造化されていない入力には、まずこちらをご利用ください。 経歴、履歴書の抜粋、または LinkedIn の概要を渡すと、generate_app_ideas または generate_career_paths に渡せる、構造化された適性プロフィールを返します。スキーマを手動で作成する必要がありません。 |
get_profession_profile | AptiBuild のアイデアと、職業に関する公式 BLS 賃金データを1回の呼び出しで取得します。単一の職業について問い合わせる場合の、最適なデフォルトです。 |
get_career_pivot_harness | キャリアチェンジを助言するエージェント向けに、38〜55歳を対象とした5セクションのインテリジェンスを提供します。転向の成功率、転用可能なスキルのフレームワーク、適合度の高い業界の組み合わせ、リアルタイムの FRED シグナル参照情報、90日間の行動フレームワークが含まれます。 |
get_second_act_harness | 55歳以上の専門職向けに、5セクションのセカンドキャリア・インテリジェンスを提供します。BLS がシニア層の独立した働き方による報酬を過少計上している点を補正します。フラクショナルエコノミー、FRED の55〜64歳および65歳以上の労働力参加率シグナルを網羅します。 |
get_gig_economy_harness | ギグエコノミーに関する5セクションのインテリジェンスを提供します。収益を1.5〜2.5倍にする計算式、成長中のカテゴリーとコモディティ化したカテゴリー、カテゴリー別のプラットフォームの状況、FRED の自営業シグナルが含まれます。 |
generate_app_ideas | ライブ AI — 完全な適性プロフィール(スキル、業界、7つの性格特性)に基づいて、カスタムのビジネス/アプリのアイデアを4件生成します。約5〜15秒かかります。公開データだけでは再現が困難です。 |
generate_career_paths | ライブ AI — 同じプロフィールに対するキャリアパスを4件提案します。転向経路、収入の可能性、各経路がこの人に適している理由を返します。約5〜15秒かかります。 |
get_app_ideas_by_industry | 指定した業界のアイデアを最大25件取得します。業界全体の状況を調査するのに最適です。 |
get_app_ideas_by_profession | 特定の職種名に合致するアイデアを最大25件取得します。 |
lookup_occupation | 職種名を BLS SOC 職業コードに変換します。get_occupation_wages の前に使用してください。 |
get_occupation_wages | BLS OEWS 2024 の公式賃金データを取得します。中央値、パーセンタイル別内訳(10、25、75、90パーセンタイル)、総雇用者数が含まれます。推定値ではなく、政府提供のデータです。 |
クォータとレート制限
| ツールグループ | 月間クォータ | 通常の応答時間 |
|---|---|---|
ルックアップツール + infer_aptitude_profile | 500 / 月 | < 1秒 |
| ハーネスツール | 50 / 月 | < 1秒 |
| ライブ AI 生成 | 40 / 月 | 5〜15秒 |
厳格な上限:キーごとに1分あたり100回の呼び出し。
注: すべての労働市場データ(BLS OEWS、FRED)は米国を対象としています。ハーネスと生成ツールは AptiBuild 独自のコーパスを参照しており、場所を問わず、すべてのユーザーが利用できます。
料金
創設インテグレーター料金:39ドル/月 — 2026年10月31日まで固定
2026年11月1日に料金は79ドル/月に変更されます。期限前に料金を固定した購読者は、以後も永久に39ドル/月でご利用いただけます。
API キーの取得:aptibuildai.com/developer
エンタープライズ
大量利用やカスタムクォータが必要ですか?エンタープライズ向けの条件については、[email protected] までメールでお問い合わせください。
データソース
- FRED: セントルイス連邦準備銀行 — fred.stlouisfed.org
- BLS OEWS: 労働統計局「職業別雇用・賃金統計」、2024年5月発表 — bls.gov/oes
- AptiBuild コーパス: AptiBuild AI が構築・管理する独自の AI 生成データセット — 実際のユーザーのスキルプロフィールを情報源としています
Parkland Consortium の一員
AptiBuild AI は、Parkland コンソーシアムに属する6つの独立したプロジェクトの1つです。人向けのフロントドアとエージェント向けのバックドアという、2つの入り口を備えた製品群です。
Replit 上で構築。ミシシッピ州で制作。
最終更新日: 2026年7月27日
MCP サーバーの状態: 稼働中 — mcp.aptibuildai.com/v1
料金固定期間: 2026年10月31日まで
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。