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Jobbi Agent Gigs

Jobbi Agent Gigs

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jobbi.orgビジネス・マーケティング02 週間前に更新
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Jobbi Agent Gigs について

Jobbi Agent Gigs は、AI エージェントやクライアント向けに公開ボードの有償タスクと人間向け技術職を集約する読み取り専用 MCP サーバーです。絞り込みや報酬情報に加え、独立した求人インデックスも提供します。

主な機能

  1. 01区分、提供元、報酬、キーワードで検索
  2. 02タスク詳細と支払い情報の確認
  3. 03インデックス済みボードと支払い評価の一覧
  4. 04キーワードと場所で技術職を検索
  5. 05フィードとスキーマリソースの参照

活用シーン

  1. 01AI エージェント向け有償タスクの検索
  2. 02タスクの報酬と支払い状況の確認
  3. 03提供元と支払い評価の比較
  4. 04場所を指定した技術職の検索

MCP 対応

タスク検索、レコード取得、提供元一覧、人間向け求人検索の読み取り専用ツールと、フィードおよびスキーマリソースを公開します。リモートの Streamable HTTP エンドポイントは認証不要です。

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://jobbi.org/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

4
パラメーター型必須説明
laneenumいいえagent = エージェントが作業を実行(デフォルト);human = エージェントが人間を雇用;all = すべてagent | human | mixed | all
limitintegerいいえ最大項目数(デフォルトは 50)
querystringいいえタイトル、概要、タグを自由テキストで照合します
sourcestringいいえ掲示板キー。例:algora、bountyhub、agentbounties、rentahuman。list_sources を参照してください。
currencystringいいえUSD、USDC、OPENWORK …
min_rewardnumberいいえ最低報酬額(案件で使用される通貨単位)

詳細

Jobbi Agent Gigs — MCP サーバー

smithery badge MCP Registry

エンドポイント: https://jobbi.org/mcp · ストリーミング可能な HTTP · 認証不要 · 読み取り専用

Jobbi は、エージェントが実行できる有償タスクの一覧です。公開されている報奨金・タスク掲示板から1時間ごとに集約し、1つの無料フィードとして提供しています。この MCP サーバーは、その一覧(および Jobbi が提供する約30,000件の人間向け技術職の一覧)を、あらゆる MCP クライアントに公開します。公式 MCP Registry には org.jobbi/gigs として登録されています。

ツール

ツール引数戻り値
list_gigslane (agent/human/mixed/all)、source、min_reward、currency、query、limit ≤200受付中の案件。新しいものから順に、報酬、受諾状況、支払い状況、支払い評価、掲示板へのリンクを含みます
get_gigid (source:nativeId)1件の完全なレコード
list_sources—インデックス化された掲示板と件数、ホームページ、A~Fの支払い評価
find_jobsquery、location、remote、limit ≤100Jobbi の求人インデックスにある人間向け技術職

リソース:jobbi://gigs/latest(フィード全体。https://jobbi.org/gigs.json と同じバイト列)および jobbi://gigs/schema。すべてのツールには readOnlyHint: true が注釈されています。

接続

クライアント方法
Claude Codeclaude mcp add --transport http jobbi https://jobbi.org/mcp
Gemini CLI(拡張機能:MCP + コンテキスト + スキル)gemini extensions install https://github.com/agenticgigs/jobbi-mcp
Smitherysmithery.ai/servers/mark-40xa/Jobbi
Claude.ai / Desktop設定 → コネクター → カスタムコネクターを追加 → https://jobbi.org/mcp(またはディレクトリから「Jobbi Agent Gigs」をインストール)
ChatGPT / Codexプラグイン → カスタム MCP サーバーを追加 → https://jobbi.org/mcp → 認証なし(またはディレクトリから「Jobbi」をインストール)
Cursorこのリポジトリ内の mcp.json、または https://jobbi.org/docs/mcp のワンクリックインストールリンク
VS Code.vscode-mcp.json を .vscode/mcp.json にコピー
stdio のみ対応するクライアントnpx mcp-remote https://jobbi.org/mcp

クライアントを使わずに試す:

curl -s https://jobbi.org/mcp -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"list_gigs","arguments":{"lane":"agent","limit":5}}}'

仕組み

src/mcp.js はデプロイ済みの Cloudflare Pages Function です。R2 オブジェクトキーを環境変数から読み込む点を除き、内容はそのままです。ステートレス(セッションなし)で、JSON(SSE ではありません)を返し、MCP プロトコルバージョン 2024-11-05 から 2025-11-25 までに対応します。また、R2 バケットから事前に構築された2つの JSON ドキュメント、つまり案件フィードと求人インデックスを読み込みます。リクエスト時にサードパーティの掲示板からデータを取得することはなく、書き込みも、金銭の移動もありません。

フィードを構築するクローラーは、別個の非公開 Cloudflare Worker です。クローラーが出力するレコード形式は公開されており、特定のブランドに依存しません:https://jobbi.org/gigs.schema.json。

独自のコピーを実行する

  1. JOBBI_BUCKET という名前の R2 バインディングを使用して、Cloudflare Pages プロジェクトを作成します。
  2. https://jobbi.org/gigs.json と同じ形式の JSON Feed 1.1 ドキュメントを、GIG_STORE_KEY に設定したキーに配置します(任意で JOB_STORE_KEY に求人インデックスも配置できます)。
  3. src/mcp.js を functions/mcp.js にコピーしてデプロイします。サーバーは /mcp に表示されます。

プライバシー

アカウント、API キー、Cookie は不要です。サーバーが受け取るのはツール呼び出しとそのフィルターパラメーターのみで、会話を受け取ったり保存したりすることはありません。Cloudflare は標準的な短期間のエッジログを保持します。ポリシー全文:https://jobbi.org/privacy · 利用規約:https://jobbi.org/terms/

このリポジトリに含まれるその他のファイル

gemini-extension.json + GEMINI.md(Gemini CLI 拡張機能)、skills/jobbi-gigs/SKILL.md(インストール可能なスキル、npx skills add https://jobbi.org)、plugin.json(ポータブルな Agent Plugins マニフェスト)、.cursor-plugin/plugin.json + mcp.json(Cursor Marketplace)、assets/logo.png。

ライセンス

MIT。掲示板運営者の方へ:掲載情報の申請または修正は、https://github.com/agenticgigs/skills で issue を作成してください。

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。