Job Search MCP

job-search-mcp

Claude Desktop向けの個人用求人検索アシスタントです。Claudeに求人を探すよう頼むと、実際の求人サイトを検索し、自分との適合度を0〜100で評価して、ワンクリックで仕分けできるランキング形式のボードに表示します。すべてローカルで動作し、APIキーもアカウントも必要ありません。

M C P Appです。Claude Desktopと通信する小さなサーバーと、チャット内に表示されるボードで構成されています。

対象範囲： 米国のソフトウェアエンジニア職向けに調整されています（組み込みの求人ソースと職種フィルターは、米国のテクノロジー企業を対象としています）。ほかの分野や地域では、検索結果が少なくなります。

対応環境： Claude Desktop向けに開発・テストされています。ローカル（stdio）サーバーを実行でき、MCP AppのUIも表示できるほかのMCPクライアント（VS Code（Copilot）、Cursor、Gooseなど）でも動作するはずですが、未テストです。リモート専用クライアント（ChatGPT、ウェブ版／モバイル版Claude）はローカルサーバーを起動できないため、動作しません。

できること

• 実際の求人サイトを検索します — LinkedInに加え、8つのATS／求人ソース（Greenhouse、Lever、Ashby、Workday、SmartRecruiters、Hacker News、RemoteOK、Remotive）を、希望する職種と勤務地に基づいて検索します。
• あなたに合った求人を評価します — Claudeが求人の詳細な説明を読み、スキル、経験年数、職位との適合性、職種を考慮して、適合度を0〜100で評価し、理由を1行で示します。
• すばやく仕分けできます — 各カードで「応募」／「スキップ」を選ぶか、まとめて操作できます（「60未満をすべて非表示にする」など）。
• 情報を記録します — 継続的に更新される候補リストと応募済み求人のトラッカーを保持し、同じ求人を6か月間表示しません。

セットアップ

1. Claude Desktopに設定を追加します。 設定ファイルを開きます。

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

"mcpServers"の下に次の内容を追加します。npxが公開済みパッケージを取得するため、クローンやビルドは不要です。

{
  "mcpServers": {
    "job-search": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@servation/job-search-mcp"]
    }
  }
}

2. Claude Desktopを完全に終了して再起動します（Windowsでは、システムトレイから終了してください。ウィンドウを閉じるだけでは不十分です）。これで完了です。

npm install
npm run build

{
  "mcpServers": {
    "job-search": {
      "command": "node",
      "args": ["D:\\job-search-mcp\\dist\\main.js"]
    }
  }
}

使い方

Claudeに話しかけるだけです。たとえば、次のように頼めます。

• 「プロフィールを保存して」 — 先に履歴書を貼り付けると、Claudeがスキル、職種、経験年数、勤務地を抽出し、それに合わせて検索と評価を調整します。
• 「カリフォルニア州のシニアレベルのバックエンドエンジニア求人を探して。今週掲載されたもの。」
• 「応募者の少ない求人を探して」 — LinkedInの早期応募者フィルターを追加します。
• 「60未満をすべて非表示にして。」
• 「応募した求人を見せて。」
• 「ボードを再評価して。」

一般的な初回の流れ：プロフィールを保存 →「求人を探して」と頼む → Claudeが求人を評価してランキング形式のボードに表示 →「応募」／「スキップ」を選択。

ボード

ボードは継続的に更新される候補リストです。求人は、応募（トラッカーに移動）またはスキップ（以降非表示）を選ぶまでボードに残ります。新しい検索では、ボード上、トラッカー内、非表示にした求人、および過去6か月に表示された求人が自動的に除外されるため、同じ求人が続けて表示されることはありません。

カードの**「応募済み」または「スキップ」**をクリックするか、Claudeに操作を頼んでください。ウィジェットで仕分けした内容は、そのまま記録されます。

ツール（参考）

これらを名前で呼び出すことはほとんどありません。Claude が適切なものを選びます。内部で使われているものは次のとおりです。

データの保存場所

お使いのマシン上にある JSON ファイル 1 つだけです。クラウドには保存されず、検索対象の求人ボード以外にデータが送信されることもありません。

• インストール済みの場合：~/.job-search-mcp/jobs.json
• ソースから実行する場合：./data/jobs.json
• JOB_SEARCH_MCP_DATA 環境変数で保存先を上書きできます。

オプション：LinkedIn Premium モード

デフォルトでは、LinkedIn は公開ゲスト用エンドポイントを使用します。ログインは不要で、アカウントのログインに伴うリスクもなく、求人の詳細情報もすべて取得できます。ただし、ゲストモードでも自動アクセスはご自身の IP アドレスから実行され、LinkedIn の User Agreement に違反しますので、ご自身の判断でご利用ください。より詳細な／Premium データを取得したい場合は、サーバー設定に env ブロックを追加して、ログイン済みアカウントを使用できます。

"job-search": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@servation/job-search-mcp"],
  "env": {
    "LINKEDIN_LI_AT": "<your li_at cookie>",
    "LINKEDIN_JSESSIONID": "ajax:1234567890123456789"
  }
}

ログイン済みの linkedin.com タブから、DevTools → Application → Cookies の順に開き、両方の Cookie を取得してください。

⚠️ ご注意： これは LinkedIn の Terms of Service に違反しており、アカウントにフラグが立てられたり、制限されたりする可能性があります。また、Cookie は約 1 か月で期限切れになり、LinkedIn の内部エンドポイントは予告なく変更されます。問題が発生した場合は、自動的にゲストモードにフォールバックします。安全性を確保するには、env ブロックを省略してください（ゲストモードのみ）。

スコア評価の仕組み

ホストモデルである Claude が直接スコア評価を行います。各求人の説明を読み、適合度を判断するため、適切に調整されています。決定論的な計算式（scoring.ts の computeMatchScore）は、すべてを過剰に高く評価しがちな、性能の低いローカルモデルを実行する場合のフォールバックとして残されています。デフォルトでは有効になっていません。

開発

npm run typecheck    # type-check UI + server + harness
npm run build        # build the UI bundle (vite single-file) + compile the server (tsc)
npm run serve:stdio  # run the server from source (tsx) for local testing
npm run harness      # work on the review UI without Claude Desktop (see harness/)
npm run canary       # check every job source is still returning postings

サーバーは stdio 専用です（main.ts → server.ts）。UI は、単一のインライン HTML ファイルにバンドルされた React アプリです（src/mcp-app.tsx → dist/mcp-app.html）。サーバーはこれを ui:// リソースとして提供します。

UI を開発する場合は、harness/ を使用してください。これは Claude Desktop のローカルな代替環境で、合成した求人ストアと実際の ui/* ブリッジを使ってウィジェットを表示します。dist/mcp-app.html をブラウザーのタブで開くだけでは「接続中…」と表示されます。また、問題が起きやすい機能（リンクの開き方、テーマ設定、マウント後の更新）はすべてホスト側で処理されるため、ホストが接続されていないと問題は現れません。

求人ソースが応答しなくなった場合は、npm run canary を実行すると、どのソースかがわかります。会社のスラッグは頻繁に古くなるため、通常は新しいリリースを作成するのではなく、実行時に updateCompanyDirectoriesFromRegistry() が読み込み直すリモートスラッグレジストリーを修正します。