resume-evidence-mcp

実用的なLLMアプリ

クローンしてすぐ実行できるAIエージェント、RAGアプリ、MCPサーバー。

カスタマイズしてリリースできるように手作りしたサンプルです。スライド用のデモではありません。

OpenAIに対応しており、APIキーなしで完全にローカル実行できるアプリも複数あります。

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今すぐ実行

請求書フォローアップエージェント

git clone https://github.com/nimish14/practical-llm-apps.git
cd practical-llm-apps/starter_ai_agents/invoice_followup_agent
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # add OPENAI_API_KEY
streamlit run app.py

PDFとチャット

cd practical-llm-apps/starter_ai_agents/chat_with_pdf
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # add OPENAI_API_KEY
streamlit run app.py

職務経歴書の根拠RAG（APIキー不要）

cd practical-llm-apps/rag_apps/resume_evidence_rag
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

フリーランス業務MCP（Cursor / Claude）

cd practical-llm-apps/mcp_servers/freelance-ops-mcp
npm install
npm run build
npx -y @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

CursorのMCP設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "freelance-ops": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "freelance-ops-mcp"]
    }
  }
}

（npm publish後に利用できます。それまでは、argsでnodeとローカルのdist/index.jsを指定してください。）

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テンプレートを見る

AIエージェントのスターター

アプリ	説明
請求書フォローアップエージェント	丁寧なものから強めのものまで、口調と支払い遅延の状況に応じた請求書リマインダーを作成します
PDFとチャット	アップロードしたPDFについて、ページ番号付きの引用を含む質問ができます

RAGアプリ

アプリ	説明
職務経歴書の根拠RAG	MiniLMとBM25を組み合わせたハイブリッド検索により、求人情報に関連する職務経歴書の根拠を返します

MCPサーバー

サーバー	説明
freelance-ops-mcp	支払い遅延状況の確認、口調の提案、請求書リマインダーの草案作成に使えるツール
resume-evidence-mcp	コーディングエージェント向けのBM25による職務経歴書の根拠検索ツール

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プロジェクトの目標

1. すべてのアプリをクローン → インストール → 実行まで2分以内に完了できること
2. 課題、パイプライン、制限を明記した、分かりやすいREADME
3. MCPサーバーをnpmとMCP Registry向けにパッケージ化
4. 大規模なフレームワークより、小さく、目的を絞ったツールを優先

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ライセンス

MIT — フォークして、リリースして、販売できます。