JSON Resume MCP Server

JSON Resume MCP Server

JSON Resume MCP Server とは？

これは、コーディングプロジェクトを分析して JSON Resume を更新できる機能を AI アシスタントに提供する、Model Context Protocol（MCP） サーバーです。この MCP サーバーが提供するツールを使うと、Windsurf や Cursor などの AI アシスタントで次のことができます。

1. 既存の JSON Resume があるかどうかを確認します
2. コードベースを分析して、技術スキルやプロジェクトを把握します
3. 現在のプロジェクトの詳細を履歴書に追加します

このツールを使えば、AI アシスタントに「現在のプロジェクトの内容を履歴書に追加して」と頼むだけで、コードを自動的に分析し、関連するスキルやプロジェクトの詳細を抽出して、履歴書を更新できます。

動画デモ：https://x.com/ajaxdavis/status/1896953226282594381

機能

• 履歴書の強化：コードベースを自動的に分析し、プロジェクトの詳細を履歴書に追加します
• GitHub 連携：GitHub Gist に保存された履歴書を取得・更新します
• AI を活用：OpenAI を使って、プロジェクトやスキルのプロフェッショナルな説明文を生成します
• TypeScript/Zod による検証：履歴書が JSON Resume 標準に準拠していることを確認します
• JSON Resume エコシステム：JSON Resume レジストリと互換性があります

インストール

前提条件

• 個人アクセストークン（gist スコープ付き）を持つ GitHub アカウント
• OpenAI API キー
• Node.js 18+
• MCP 対応の IDE（Windsurf または Cursor）

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で Claude Desktop に mcp を自動インストールするには：

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

NPM 経由でインストール

npm install -g @jsonresume/mcp

Windsurf または Cursor にインストール

以下を Windsurf または Cursor の設定に追加します。

Windsurf

Settings → MCP Servers を開き、次を追加します。

{
  "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

~/.cursor/mcp_config.json に追加します。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

使い方

インストールと設定が完了したら、AI アシスタントで次のコマンドを使えます。

現在のプロジェクトを履歴書に追加する

AI アシスタントに次のように頼みます。

"Can you enhance my resume with details from my current project?"

アシスタントは次のことを行います。

1. GitHub で既存の履歴書を探します（必要に応じて新しい履歴書を作成します）
2. 現在のプロジェクトのコードベースを分析します
3. プロジェクトやスキルについて、プロフェッショナルな説明文を生成します
4. 新しい情報で履歴書を更新します
5. 変更を GitHub に保存します
6. 更新した履歴書を表示するためのリンクを提示します

履歴書の状態を確認する

AI アシスタントに次のように頼みます。

"Can you check if I have a JSON Resume?"

アシスタントは、既存の履歴書があるかどうかを確認し、その詳細を表示します。

コードベースを分析する

AI アシスタントに次のように頼みます。

"What technologies am I using in this project?"

アシスタントはコードベースを分析し、言語、テクノロジー、最近のコミットについての情報を提示します。

設定

MCP サーバーには、次の環境変数が必要です。

変数	説明
GITHUB_TOKEN	gist 権限を持つ GitHub 個人アクセストークン
GITHUB_USERNAME	GitHub のユーザー名
OPENAI_API_KEY	OpenAI API キー

開発

開発モードでサーバーを実行するには：

1. リポジトリをクローンします：

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

2. 依存関係をインストールします：

npm install

3. 開発モードで実行します：

npm run dev

これにより、デバッグ用のインスペクターツールとともに MCP サーバーが起動します。

コントリビュート

コントリビュートを歓迎します！次の手順でご参加いただけます。

1. リポジトリをフォークします
2. フィーチャーブランチを作成します：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 変更をコミットします：git commit -m 'Add some amazing feature'
4. ブランチにプッシュします：git push origin feature/amazing-feature
5. プルリクエストを作成します

既存のスタイルに沿ったコードを作成し、適切なテストを含めてください。

テスト

MCP サーバーには、デバッグや機能の検証に役立つテストスクリプトがいくつか含まれています。

テストの実行

すべてのテストスクリプトは tests/ ディレクトリにあります。

テストを実行する前に、環境変数を設定してください。

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

OpenAI API キーの確認

OpenAI API キーが正しく機能していることを検証します。

npx tsx tests/check-openai.ts

履歴書の強化をモックでテスト

モックデータを使用して、履歴書の強化機能をテストします（API 呼び出しは行いません）。

npx tsx tests/debug-mock.ts

履歴書の強化を完全にテスト

実際の API 呼び出しを使用して、履歴書の強化プロセス全体をテストします。

npx tsx tests/debug-enhance.ts

MCP プロトコルのテスト

MCP サーバーのプロトコル通信をテストします。

node tests/test-mcp.js

package.json への追加

簡単に実行できるよう、これらのテストコマンドを package.json に追加できます。

"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"
}

その後、npm run test:mock などで実行します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

謝辞

• 履歴書の標準規格を提供している JSON Resume
• AI ツールの統合を可能にしている Model Context Protocol
• AI による履歴書の強化を支えている OpenAI