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Landed

Landed

リモート
landed.jobsビジネス・マーケティング41 日前に更新
リポジトリ公式サイト

Landed について

Landedは求職者向けのMCPサーバーで、適合度付きのAI関連求人を検索し、応募フォームや面接準備資料を取得できます。継続的に更新されるLandedの求人情報に接続し、プロキシのセルフホストにも対応します。

主な機能

  1. 01適合度付きの求人検索
  2. 02求人応募フォーム項目の取得
  3. 03面接・ポートフォリオ学習資料
  4. 04再利用可能な求職ガイド用プロンプト
  5. 05匿名アクセスとトークン認証

活用シーン

  1. 01職種・スキル・勤務地で求人を絞り込む
  2. 02応募先に合わせた回答を準備する
  3. 03職種別の面接学習資料を探す

MCP 対応

Streamable HTTPのリモートMCPサーバーとして、求人検索、応募フォーム、学習資料のツールとガイド用プロンプトを提供します。リポジトリをセルフホストし、Landed APIへのプロキシとして運用することもできます。

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。

エンドポイントhttps://mcp.landed.jobs/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

ツール

3
パラメーター型必須説明
rolestringいいえ対象となる職種または職名のグループ。例:"AI Engineer"、"RAG Engineer"、"Data Scientist"。
avoidarrayいいえ避けたい企業または業界。
limitintegerいいえ返す求人の件数。
querystringいいえユーザー自身の言葉による理想の仕事の自由記述。サーバー側で構造化フィルターに解析され、意味的な補助情報としても使われます。
remoteenumいいえ希望する勤務形態。remote | hybrid | onsite
skillsarrayいいえ職務で求められる中核的なスキル/技術。例:["RAG", "LangChain", "Python"]。
minCompnumberいいえ許容できる基本給の最低額(数値)。
regionsarrayいいえ旧形式の、人が読みやすいリモート勤務対象地域/国。例:["APAC", "India"]。判明している場合は regionCodes/countryCodes を優先してください。
currencystringいいえminComp の通貨。例:"USD"。
locationsarrayいいえ希望する勤務地の都市/国を正確な名称で指定してください。都市名が曖昧な場合は国名も含めます。例:["Bengaluru, India", "London, UK"]。サーバー側で安定した場所 ID に解決されます。
senioritystringいいえ希望する職位レベル。例:"junior"、"mid"、"senior"、"staff"、"lead"。
industriesarrayいいえ希望する企業の業界/分野。
regionCodesarrayいいえ標準形式のリモート勤務対象地域。
countryCodesarrayいいえ求人の勤務地となる、またはリモート勤務の対象となる国の ISO 3166-1 alpha-2 コード。例:["IN"]。
companyStagesarrayいいえ希望する企業の成長段階。例:["seed", "series-a", "public"]。
workAuthorizationCountryCodesarrayいいえ候補者が就労許可を得ている国の ISO コード。

詳細

Landed

Landed MCP Server

License: MIT Model Context Protocol smithery badge Works with Claude Works with Cursor

あらゆる MCP クライアントから、AI ネイティブな求人を検索し、応募の準備をし、面接対策ができます。 Claude、Cursor、VS Code、その他 MCP 対応エージェントに、Landed のランキング付けと適合度スコアリングがされた求人データへのライブアクセスを提供する、公開 Model Context Protocol サーバーです。

Landed がメンテナンスしています。毎日の AI ネイティブな求人マッチング、すべての応募でのエージェントによるサポート、模擬面接対策を提供します。


これは何ですか?

Landed MCP は、AI ネイティブな職種(AI エンジニア、ML エンジニア、RAG エンジニア、AI プロダクトマネージャー、GTM エンジニアなど)を厳選し、継続的に更新しているデータに AI アシスタントを接続します。求人サイトの内容をチャットにコピー&ペーストする代わりに、エージェントは次のことができます。

  • 🔎 求人を検索 — 職種、スキル、経験年数、リモート勤務、報酬、業界などの構造化された条件、または自然な文章による説明に基づいて、ランキング付けと適合度スコアリングを行います。
  • 📝 応募を準備 — 求人の実際の応募フォームを取得し、標準項目、スクリーニング項目、EEO 項目に分類して、応募前にエージェントが自動入力し、回答案を作成できるようにします。
  • 🎓 面接対策 — 無料で厳選された面接対策、ポートフォリオ、ロードマップのリソースを取得します。

Streamable HTTP を使用しており、あらゆる MCP クライアントで動作します。ホスト型サーバーならすぐに利用でき、このリポジトリを独自の Landed API に接続してセルフホストすることもできます。

無料で始められます。 匿名ユーザーには、サインアップもキーも不要の共有無料利用枠が提供されます。API トークンを追加すると、無制限でパーソナライズされた結果を利用できます。


クイックスタート(ホスト型)

ホスト型サーバーの場所:

https://mcp.landed.jobs/mcp

以下からクライアントを選択してください。すべて匿名でそのまま動作するため、Authorization ヘッダーを省略してください。無制限の検索や条件に合わせた検索には、Authorization: Bearer lnd_live_… を追加してください(Landed → Settings → API tokens で発行できます)。

Claude Code

ワンライナー(CLI):

# Anonymous (free tier)
claude mcp add --transport http landed-jobs https://mcp.landed.jobs/mcp

# Authenticated (unlimited, personalized)
claude mcp add --transport http landed-jobs https://mcp.landed.jobs/mcp \
  --header "Authorization: Bearer lnd_live_your_token_here"

セッションで /mcp を実行して接続を確認し、find_jobs プロンプトを試してください。

Claude Desktop

Settings → Developer → Edit Config を開き(claude_desktop_config.json が開きます)、次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "landed-jobs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote", "https://mcp.landed.jobs/mcp",
        "--header", "Authorization: Bearer lnd_live_your_token_here"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動します。無料の匿名利用枠では、--header の行を削除してください。

Claude Desktop は mcp-remote を介してリモート HTTP サーバーに接続します。 お使いのビルドにネイティブの Custom Connectors(Settings → Connectors → Add custom connector)がある場合は、 代わりに https://mcp.landed.jobs/mcp を直接貼り付けることができます。

Cursor

プロジェクト内に .cursor/mcp.json を作成します(全体設定の場合は ~/.cursor/mcp.json)。

{
  "mcpServers": {
    "landed-jobs": {
      "url": "https://mcp.landed.jobs/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer lnd_live_your_token_here" }
    }
  }
}

Settings → MCP で landed-jobs を有効にします。無料利用枠では headers を省略してください。

VS Code(GitHub Copilot / Agent Mode)

.vscode/mcp.json を作成します。

{
  "servers": {
    "landed-jobs": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.landed.jobs/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer lnd_live_your_token_here" }
    }
  }
}

Chat ビューを開き、Agent モードにすると、🔧 ピッカーにツールが表示されます。

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "landed-jobs": {
      "serverUrl": "https://mcp.landed.jobs/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer lnd_live_your_token_here" }
    }
  }
}
Cline(VS Code 拡張機能)

Cline → MCP Servers → Configure を開くか、cline_mcp_settings.json を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "landed-jobs": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://mcp.landed.jobs/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer lnd_live_your_token_here" }
    }
  }
}
Gemini CLI

~/.gemini/settings.json(またはプロジェクト内の .gemini/settings.json)を編集します。

{
  "mcpServers": {
    "landed-jobs": {
      "httpUrl": "https://mcp.landed.jobs/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer lnd_live_your_token_here" }
    }
  }
}

gemini を再起動し、/mcp を実行してツールを確認します。無料枠では headers を省略してください。

その他の MCP クライアント

Streamable HTTP トランスポートを使用して、https://mcp.landed.jobs/mcp に接続します。 トークンをお持ちの場合は、Authorization: Bearer <token> を渡してください。ターミナルから簡単に動作確認するには、次のコマンドを実行します。

curl -s -X POST https://mcp.landed.jobs/mcp \
  -H 'content-type: application/json' \
  -H 'accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'
レジストリ

Landed は Official MCP Registry に io.github.landedjobs/landed として、また Smithery に landedjobs/landed として登録されています。どちらかのレジストリを参照するクライアントは、手動で設定しなくても Landed を検出してインストールできます。


ツール

ツール機能匿名利用時のコスト
search_jobsランク付けされ、適合度スコアが付いた求人を検索します。物理的な都市名・国名と、リモート勤務の対象国・地域を示す標準コードに対応しています。自由記述はサーバー側で解析されます。1 単位/返された求人
get_job_formjobId の応募フォームを、回答準備用に standard/screening/eeo のグループに分けて取得します。無料
get_learning_content厳選された面接対策、ポートフォリオ、ロードマップのリソースを取得します。無料

プロンプト(ガイド付きワークフロー)

MCP プロンプトは、ツールを連携して使い、結果を生の JSON ではなく、見やすい候補リストとして提示する方法をエージェントに教える、再利用可能でユーザーが呼び出せるスキルです。ほとんどのクライアントでは、スラッシュコマンドとして表示されます。

プロンプト引数ガイドする内容
find_jobsdescribe?求人を検索し、ランク付けと適合度スコアを付けた候補リストと、次のステップを提示します。
prepare_applicationjobId応募フォームを取得し、standard を自動入力して、screening の回答案を作成し、eeo はユーザーに委ねます。
prep_for_rolerole?職種に合わせて学習リソースを取得し、学習順を提案します。

サーバーには、常時有効な instructions(ツールの概要、結果の提示ルール、フリーミアムの動作)も含まれており、準拠クライアントはこれを自動的に読み込みます。

場所のパラメーター

勤務地の適格性は、キーワード照合ではなく、構造化された情報として扱われます。

  • locations:物理的な都市名・国名。都市名が曖昧な場合は国名も含めます。例:["Bengaluru, India"]
  • countryCodes:リモート勤務または勤務地の適格性を示す ISO alpha-2 コード。例:["IN"]
  • regionCodes:apac、emea、americas
  • workAuthorizationCountryCodes:就労許可のある国を示す ISO alpha-2 コード
  • remote:勤務形態(remote、hybrid、onsite)

ホストされた API は、人間が読める都市名を安定した場所 ID に解決します。呼び出し側で場所 ID を作り出してはいけません。互換性のため、従来の regions フィールドも引き続き使用できます。


認証と料金

ティア方法利用できる内容
匿名ヘッダーなし毎日 00:00 UTC にリセットされる、無料の求人ユニット枠。IP アドレスと発行された X-Landed-Anon トークンを組み合わせて使用量を計測します(トークンはすべてのレスポンスで返されます。セッションをまたいで枠を維持するには、再送してください)。
認証済みAuthorization: Bearer lnd_live_…保存済みの希望条件とプロフィールに基づく、無制限の検索。Landed → Settings → API tokens でトークンを発行できます。

すべての結果には freemium ブロックが含まれており、エージェントは残りの枠と上限を解除する方法を確認できます。


アーキテクチャ

このリポジトリは、薄型でセルフホスト可能なプロキシです。MCP として動作し、ホストされた Landed API にリクエストを転送します。データベース、ランキングエンジン、求人データは一切保持しません。

   MCP client                 landed-mcp (this repo)              Landed API
 ┌─────────────┐   HTTP    ┌────────────────────────┐  HTTPS   ┌────────────────────────┐
 │ Claude /    │ ───────▶  │ • MCP protocol + tools │ ──────▶  │ • search engine        │
 │ Cursor /    │  /mcp     │ • forwards caller creds│          │ • job corpus + forms   │
 │ VS Code …   │ ◀───────  │ • local learning list  │ ◀──────  │ • auth · freemium meter│
 └─────────────┘           └────────────────────────┘          └────────────────────────┘

プロキシ自体は何も解決しません。呼び出し側の API トークン(または匿名 ID)を Landed API に転送し、Landed API がトークンを検証して検索を実行し、使用量を計測したうえで、結果と freemium ブロックを返します。プロキシはこれをそのまま中継します。get_learning_content のカタログは静的で、このリポジトリ内にあります(src/mcp/catalog/learning.ts)。このツールはバックエンドがなくても動作します。


セルフホスト

Landed API(またはその独自デプロイ)に接続して、独自のプロキシを実行します。

前提条件
  • Node.js ≥ 20
  • pnpm(npm i -g pnpm)
  • Landed API のベース URLと共有内部シークレット
実行
git clone [email protected]:landedjobs/landed-mcp.git
cd landed-mcp
pnpm install
cp .env.example .env       # then fill in the values below
pnpm dev                   # hot-reload dev server
# → [mcp] listening on :8090 — POST /mcp → https://api.landed.jobs/api/v1

本番環境では、pnpm start を実行します。

Stdio と Docker

サーバーをプロセスとして起動するクライアント向けに、pnpm start:stdio は HTTP ではなく stdio 経由で MCP を使用します。独自の API トークンを使用するには LANDED_API_TOKEN を設定してください。設定しない場合は、匿名の無料利用枠が適用されます。

docker build -t landed-mcp .
docker run -i --rm landed-mcp

このイメージは、ホストされた API に対して stdio サーバーを実行します。

環境変数
変数必須デフォルト説明
LANDED_API_BASE✓http://localhost:8000/api/v1ホストされた Landed API のベース URL。/api/v1 プレフィックスを含めて指定します。
LANDED_INTERNAL_SECRET✓—このプロキシを API に対して認証する共有シークレット(サーバーの INTERNAL_SERVICE_SECRET と一致する必要があります)。
PORT8090リッスンする HTTP ポート。
CORS_ORIGINS*許可するオリジンのカンマ区切りリスト、または *。
RATE_LIMIT_PER_MIN60IP ごとの一次リクエスト上限。実際の経済的な上限は、API のフリーミアム利用量です。
エンドポイント
メソッドパス用途
POST/mcpMCP Streamable HTTP エンドポイント(ステートレス)。
GET/healthz生存確認プローブ({ "ok": true })。

開発

pnpm dev           # watch + reload
pnpm check-types   # tsc --noEmit
pnpm test          # deterministic input-contract tests
pnpm start         # run once

このリポジトリには、server.json に公式 MCP Registry のメタデータが含まれています。これは公開 Streamable HTTP エンドポイントを記述するものであり、サーバーが外部レジストリに登録申請された、または承認されたことを意味するものではありません。

プロジェクト構成

src/
├── index.ts                 # bootstrap: start the HTTP server
├── config/                  # env → typed config
├── http/                    # express shell + per-IP rate limiter
├── services/api-client.ts   # typed fetch client → Landed API
├── types.ts                 # the API response contract (owned here)
└── mcp/
    ├── server.ts            # instructions + tool/prompt registration
    ├── prompts.ts           # find_jobs / prepare_application / prep_for_role
    ├── catalog/learning.ts  # static, public learning resources
    └── tools/               # search_jobs · get_job_form · get_learning_content

スタック:TypeScript · Express · @modelcontextprotocol/sdk · Zod。データベースはなく、ビルド手順もありません(tsx で実行します)。


コントリビューション

Issue や PR を歓迎します。特に、バグ修正、新しいクライアント設定ガイド、学習カタログへの追加を歓迎します。 PR を作成する前に、pnpm check-types と pnpm test を実行してください。非公開の脆弱性レポートについては、 SECURITY.md に従ってください。

ライセンス

MIT © Landed

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。