关于 Foundit Jobs Scraper & API - Monster India, Gulf & Singapore
这是一个通过 Apify Actor 和 API 搜索 foundit 与 Monster 九个站点实时职位的工具，覆盖印度、海湾地区和东南亚。它面向求职者、招聘人员及研究团队，支持按地点路由到相应站点，并返回含经验、技能和发布日期的结构化数据。
主要功能
- 01一次运行搜索全部九个站点
- 02根据地点选择相应招聘站点
- 03按职位名称、地点和经验筛选
- 04返回技能、薪资、日期和职位来源
- 05检查职位链接是否开放
- 06导出为 JSON、CSV 或 Excel
适用场景
- 01跟踪印度、海湾地区和东南亚的职位
- 02按职位、城市和经验查找招聘企业
- 03研究不同国家或城市的技能需求
- 04为数据工作流构建 foundit 职位信息流
MCP 相关
README 提到可通过 MCP 使用职位信息流，但未说明 MCP 接口或配置方式。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。
https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-searchclaude mcp add --transport http anshumanatrey-foundit-jobs-search https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search{"mcpServers":{"anshumanatrey-foundit-jobs-search":{"type":"http","url":"https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"anshumanatrey-foundit-jobs-search":{"type":"http","url":"https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"anshumanatrey-foundit-jobs-search":{"type":"http","url":"https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search"}}}{"mcpServers":{"anshumanatrey-foundit-jobs-search":{"serverUrl":"https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search"}}}命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://mcp.apify.com/?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search需要授权工具
详细介绍
Foundit 职位抓取器与 API——Monster India、Gulf 和 Singapore
Foundit 职位抓取器与 API：实时一次搜索全部 9 个 foundit 站点，并获取每个职位的标题、公司、地点、要求的工作年限、技能、职位类型、显示时的薪酬、首次发布日期、截止日期、所属国家站点和链接，按最新优先排列。foundit 是 Monster India、Monster Gulf 和 Monster 东南亚站点的新名称：foundit.in、founditgulf.com、foundit.sg、foundit.com.ph、foundit.my、foundit.id、foundit.hk、monster.co.th 和 monster.com.vn；截至 2026-11-08，共有 450,000 多个在招职位。开启完整详情后，可获取职位描述、所有地点及其所在州，以及要求的资历。
可将其用作 foundit 职位 API 或 Monster India 职位抓取器，无需登录或密钥；也可通过 Apify Console、Apify API、Python、JavaScript、n8n、Make 或 AI Agent，获取 Bangalore、Mumbai、Delhi、Dubai、Singapore 或 Manila 的每日新职位动态，并导出为 JSON、CSV 或 Excel。输入地点后，运行会搜索列出该地点的 foundit 站点，因此一次运行即可覆盖 India 和 Gulf。可作为 Apify Actor 使用。每次启动收费 $0.0024，之后每个职位收费 $0.000017；开启完整详情时，每个职位收费 $0.000058。
它能做什么？
- **一次运行搜索全部 9 个 foundit 站点。**截至 2026-11-08，这些站点共列出 450,058 个在招职位：India 219,732 个、Singapore 107,828 个、Philippines 39,492 个、Gulf 30,909 个、Malaysia 21,817 个、Indonesia 11,602 个、Vietnam 6,923 个、Thailand 6,194 个和 Hong Kong 5,561 个（Hong Kong 还列出 Taiwan 和 China，Gulf 还列出 Egypt）。
- **每个地点都会对应到列出该地点的站点。**Bangalore 和 Pune 对应 foundit.in，Dubai 和 UAE 对应 founditgulf.com，Manila 对应 foundit.com.ph；像 Southeast Asia 这样的地区会对应其中的 6 个站点。无需选择国家，一次运行即可搜索多个国家。
- **只保留你输入地点的职位。**foundit 自带的搜索会在城市搜索结果中加入附近城市和远程职位（我们检查时，Thane 被加入 Mumbai 的搜索结果，Dubai 的搜索结果中则多了 6 个远程职位）；此 Actor 会检查每个职位的地点，只保留位于你输入地点的职位。根据 foundit 自带的地点列表，搜索 Bangalore 也会找到 Bengaluru，搜索 Gurgaon 也会找到 Gurugram。
- 每条记录均包含职位注明的工作年限，可按数字筛选：输入 3、2-5、5+ 或 fresher。
- **显示真实的首次发布时间，并按最新优先排列。**foundit 的“5 小时前发布”会随着雇主重新发布旧职位而变化；postedAt 是 foundit 职位页面提供给 Google 的日期，续期日期则单独列为 refreshedAt。
- **找到被 foundit 自带筛选器漏掉的远程职位。**foundit 上的大多数职位来自其他站点，只在标题中注明远程办公；此 Actor 会同时读取标题和 foundit 的居家办公类型。
- **检查职位链接。**粘贴 foundit 链接（包括旧的 monsterindia.com 链接），每个链接都会返回开放、已关闭或未找到的状态。
它与其他 Foundit 抓取器有何不同？
- 九个站点，单次运行可抓取多个站点。 在有 10 名或以上用户的九个 Foundit actor（见下方价格表）中，专为 Foundit 印度站搜索而设计的有 themineworks、shahidirfan 和 data_daemon；另一些每次运行只能抓取一个市场，且只能从 4 到 7 个市场中选择，包括 memo23、khadinakbar、scrapewise 和 scrapesage。这九个 actor 都没有列出泰国或越南，memo23 和 scrapesage 也都不包含菲律宾（一个称其站点受到验证挑战，另一个称该站点已停止运行）；这里找到的 39,492 个职位来自 foundit 自己的搜索。此 actor 会将输入的每个地点提交到对应站点，并合并结果，按发布时间从新到旧排列。
- 核验你指定的地点。 在 foundit 上搜索城市时，也会返回邻近城市的职位和远程职位：截至 2026-11-08，foundit 最新的 100 个迪拜会计师职位中，有 6 个是未提及迪拜的远程职位；最新的 100 个孟买销售经理职位中，有 8 个位于 Thane，还有 1 个是位于 Hyderabad 的远程职位。此 actor 会剔除这些职位，因此地点列显示的就是你指定的地点。
- 显示首次发布的日期，而非刷新日期。 foundit 自己的日期筛选器和“5 小时前发布”的统计，依据的都是职位上次续期的时间（memo23 的 README 也对其天数筛选器作了相同说明）。在这里，今天续期但一个月前首次发布的职位仍算一个月前的职位，而 refreshedAt 会告知你该职位已续期。
- 每条记录均标明原生来源或转载来源。 foundit 最新职位中约 98% 是从其他招聘网站复制而来，主要来自 LinkedIn，申请链接也会指向对应网站；jobSource 会说明职位属于哪种来源，applyUrl 则会指向正确位置。
- 按实际获取量付费。 每次运行收取 $0.0024 的启动费用，每个交付的职位收取 $0.000017；达到支出限额后，运行会正常停止，并保留已付费获取的职位。
何时应该使用它？
- 求职者和招聘网站： 按职位名称、城市、经验和日期，定期获取印度、海湾地区和东南亚的新职位。
- 招聘人员和人力资源机构： 查询当前有哪些公司正在招聘某个职位、招聘城市、所需工作经验年限，以及职位由顾问还是公司发布。
- 销售和市场研究： 按国家和日期查找招聘某类职能的公司，作为购买意向信号；了解各城市的热门技能。
- 数据团队和 AI Agent： 通过 API 或 MCP 获取统一、整洁的 foundit 职位数据流，数据结构与下方的同系列招聘 actor 一致。
抓取 Foundit 职位需要多少钱？
按事件付费：启动一次运行需 $0.0024，之后每 1,000 个职位收取 $0.017；开启完整详情时，每 1,000 个职位收取 $0.058。Apify 每月提供的 $5 免费额度，可支付约 1,200 次每次抓取 100 个职位的运行。平台用量已包含在内，无月费。
| 事件 | 价格 | 收费时机 |
|---|---|---|
| 运行启动 | $0.0024 | 每次运行启动时收取一次（每 GB 内存收取一次，因此默认 512 MB 时收取一次） |
| 职位 | $0.000017 | 每保存一个职位，以及每检查一个已关闭或找不到的链接 |
| 含详情的职位 | $0.000058 | 每保存一个已开启完整详情的职位 |
Foundit Jobs Scraper 在 Apify Store 页眉中显示的“每 1,000 个职位 $0.011 起”，是最低折扣档位 GOLD 的价格，不含运行启动费用。FREE 用户（Apify Free 计划）按表中价格付费；BRONZE（Starter）每个职位需支付 $0.000016，开启详情时为 $0.000056；SILVER（Scale）分别为 $0.000014 和 $0.000044；GOLD（Business）及以上分别为 $0.000011 和 $0.000034。所有计划的运行启动费用均为 $0.0024。
| 运行（Free 计划价格） | 费用 |
|---|---|
| 最新的 100 个职位 | $0.0041 |
| 含完整详情的 100 个职位 | $0.0082 |
| 1,000 个职位 | $0.0194 |
| 一次完整搜索，即 foundit 在一个站点上显示的该搜索最新 9,600 个职位 | $0.17 |
职位数量（maxJobs）设定了单次运行的最高费用。达到支出限额后，运行会停止，并显示相应消息。
与其他 Foundit 抓取工具相比，价格如何？
在 Apify Store 中，标题或 slug 包含 Foundit、且过去 30 天内用户数达到 10 或以上的所有 Actor。通过在 Store 中搜索 9 个 Foundit 和 Monster 相关词，于 2026-11-08 找到（共查看 59 个 Actor），按用户数排序。各 Actor 的免费套餐价格取自其当前定价。
| Actor | 30 天用户数 | 每个职位 | 启动费 | 站点 |
|---|---|---|---|---|
| getascraper/india-job-inventory-feed | 213 | $0.00199 | $0.00005 | foundit.in，包含在 12 个印度招聘网站中，默认每个网站抓取 25 个职位 |
| themineworks/foundit-jobs-scraper | 186 | $0.0025（Starter 套餐为 $0.002） | 无 | foundit.in |
| memo23/foundit-jobs-scraper | 166 | $0.00599 | $0.005 | 印度、新加坡、马来西亚或印度尼西亚，每次运行一个 |
| shahidirfan/Foundit-Jobs-Scraper | 60 | $0.001 | $0.0005 | foundit.in |
| khadinakbar/foundit-jobs-scraper | 44 | $0.003 | $0.00005 | 印度、新加坡、马来西亚或印度尼西亚，每次运行一个 |
| seemuapps/india-tech-jobs-scraper | 25 | $0.004 | 无 | foundit.in，包含在 3 个印度科技招聘网站中 |
| scrapewise/foundit-scraper | 20 | $0.001 | 无 | 6 个站点，每次运行一个 |
| scrapesage/foundit-scraper | 18 | $0.004 | 无 | 7 个站点，每次运行一个 |
| data_daemon/foundit-jobs-scraper | 11 | $0.0008 | $0.001 | foundit.in |
| 此 Actor | 新上线 | $0.000017，包含详情时为 $0.000058 | $0.0024 | 全部 9 个站点，每次运行可抓取多个 |
其他工具更便宜的情况：每次运行抓取一两个职位时，因为此 Actor 的启动费为 $0.0024。scrapewise 每个职位收费 $0.001，且没有启动费；data_daemon 每个职位收费 $0.0008（包含职位描述），另收 $0.001 启动费；两者每次运行都只抓取 foundit.in 或一个站点。从每次运行抓取 3 个职位开始，此 Actor 在这十个工具中费用最低：此处抓取 100 个职位需 $0.0041，而用户数最多、专为 Foundit 开发的工具 themineworks（免费套餐）需 $0.25。其他工具功能更多的情况：memo23 提供坐标以及付费的电子邮件和市场附加功能；themineworks 和 khadinakbar 则有监控模式，只返回上次运行之后新增的职位。
它接受哪些输入？
无需填写任何内容。输入职位名称并按 Start，或留空表单直接按 Start。
| 字段 | 功能 |
|---|---|
要查找的职位名称（searchTerms） | 每行一个。职位名称包含所有词时即匹配：frontend 也能找到 Front-End。也可以粘贴 foundit 搜索链接 |
职位所在地（location） | 城市、州、国家或地区：Bangalore、Karnataka、India、Dubai、UAE、Gulf、Southeast Asia。每个地点都会传给列出该地点的站点。单独输入 Remote 会搜索远程职位；与其他地点一起输入则不会进一步缩小范围。留空则搜索全部九个站点 |
工作经验（experienceYears） | 3、类似 2-5 的范围、表示至少 5 年的 5+，或表示 0 年的 fresher：匹配经验年限范围与之重叠的职位。不包含未注明经验要求的职位 |
最近发布时间（postedWithin） | 24 hours、3 days、7 days、30 days（默认值）、any time，或自定义时长，例如 48 hours |
职位数量（maxJobs） | 要抓取的职位数量，按发布时间从新到旧排列：默认 100，输入 0 则抓取所有匹配结果 |
完整详情（includeDetails） | 添加文本和 HTML 格式的职位描述、包含州和国家的所有地点、资质要求以及数值形式的薪酬 |
远程或混合办公（workType） | remote（foundit 的居家办公类型，或地点或职位名称中的 Remote）或 hybrid（职位名称中包含 hybrid） |
职位类型（employmentType） | full-time、part-time 或 contract，与 foundit 的标注一致 |
排除词（excludeTerms） | 排除职位名称中包含这些词的职位，例如 senior 或 intern |
匹配职位描述（searchDescriptions） | 无论职位名称如何，保留 foundit 自身在技能和描述中搜索这些词时找到的所有职位 |
要检查的职位链接（jobUrls） | 粘贴职位链接，检查职位是否仍在招聘，而不是执行搜索 |
输入示例：
{
"searchTerms": ["python developer"],
"location": ["Bangalore", "Pune"],
"experienceYears": "3",
"postedWithin": "7 days",
"maxJobs": 100
}
输出是什么样的？
每个职位一行，按发布时间从新到旧排列。这些数据来自 2026-11-08 在本地运行的候选发布版本：Bangalore 的 python developer，共有 151 个匹配职位，4 秒内保存了最新的 100 个。
职位名称（title） | 公司名称（company） | 职位地点（location） | 最低经验要求（experienceMin） | 最高经验要求（experienceMax） | 发布日期（postedAt） |
|---|---|---|---|---|---|
| Senior Python Developer - (Python with SSH mandatory), 6+yrs,Bangalore, Immediate Joiners only | Global Technologies | Bengaluru, India | 6 | 8 | 2026-11-07 |
| Assistant Manager - SQL and Python Developer | Bnp Paribas Bank | Bengaluru, India | 5 | 7 | 2026-11-06 |
| Senior Python Developer | SID Global Solutions | Bengaluru, India | 6 | 8 | 2026-11-06 |
| Python Full Stack Developer | ZeMoSo Technologies | Bengaluru, India | 5 | 8 | 2026-11-06 |
| Principal Application Solution Developer (Java & Python) | Oracle | Gurugram, Gurugram, Hyderabad, Bengaluru, Noida, India | 6 | 10 | 2026-11-05 |
一行 JSON 示例：
{
"title": "Senior Python Developer - (Python with SSH mandatory), 6+yrs,Bangalore, Immediate Joiners only",
"company": "Global Technologies",
"location": "Bengaluru, India",
"otherLocations": [],
"workType": null,
"employmentType": "full-time",
"department": null,
"salary": null,
"postedAt": "2026-11-07T17:21:28Z",
"expiresAt": "2026-12-06T18:30:00Z",
"jobUrl": "https://www.foundit.in/job/senior-python-developer-python-with-ssh-mandatory-6yrs-bangalore-immediate-joiners-only-global-technologies-bengaluru-bangalore-india-69753511",
"applyUrl": "https://www.foundit.in/job/senior-python-developer-python-with-ssh-mandatory-6yrs-bangalore-immediate-joiners-only-global-technologies-bengaluru-bangalore-india-69753511",
"status": "open",
"platform": "foundit",
"companySlug": "global-technologies-499568",
"jobId": "69753511",
"checkedAt": "2026-11-08T01:55:55+00:00",
"experienceMin": 6,
"experienceMax": 8,
"site": "foundit.in",
"skills": ["Report Generation", "SSH Paramiko", "log parsing", "C++", "Robot Framework", "Python", "Pytest"],
"industry": null,
"employerType": "company",
"jobSource": "syndicated",
"applicants": 0,
"refreshedAt": "2026-11-07T17:21:28Z"
}
完整详情还会添加 description、descriptionHtml、qualifications、salaryMin、salaryMax、salaryCurrency、salaryPeriod、city、region、country 和 countryCode，并为 location 和 otherLocations 中的每个地点提供其州/邦信息。经过检查的链接若已关闭或找不到，会返回其 status 和链接，其他字段为空。每次运行还会写入一条 OUTPUT 记录，说明读取了多少个国家/地区站点、匹配并保存了多少个职位，以及输入解析方式的备注。
速度如何？
搜索 100 个职位只需几秒：向 foundit 发起 1 到 10 次调用，每个站点一次，每次读取 100 个职位。2026-11-08 在 Apify 上以默认的 512 MB 内存从头到尾测得：从全部 9 个站点获取最新的 100 个职位需 3.3 秒；搜索 Bangalore 的 python developer 需 4.3 秒；从全部 9 个站点获取最新的 1,000 个职位需 13 秒；获取 Mumbai 的 50 个 sales manager 职位并读取完整详情需 27 秒；每次运行的内存峰值都低于 100 MB。同日的本地测量结果：5,000 个职位不到一分钟；51 秒内读取 foundit 为印度显示的最新 9,600 个 engineer 职位，其中标题含 engineer 的 7,914 个已保存；7 分钟内读取 foundit 在全部 9 个站点显示的所有 72,668 个职位，内存占用为 300 MB。读取完整详情时，每个已保存的职位会再读取一次，速度约为每秒 2 个职位，因此读取 100 个职位的完整详情约需一分钟（本地读取 300 个需 151 秒）。按州/邦搜索时，会根据 Naukri 的城市列表为每个印度城市匹配所属州/邦，并且只有当该列表中找不到职位所在城市时才会打开该职位，速度相同：在 Apify 上搜索 Karnataka 的 accountant，读取 100 个职位需 5.5 秒。foundit 的网络会拒绝请求过快的地址，因此运行速度保持在每秒约 2 次调用；遇到拒绝时会等待。如果 foundit 服务中断且持续时间超过重试期限，运行消息中会指出中断情况（测试期间有一个站点曾返回 503 一段时间：运行保存了已读取的职位，并说明了故障站点）。
常见问题
foundit 和 Monster India 是同一个网站吗？
是。foundit 是 Monster India（monsterindia.com）以及 Monster 在海湾地区、新加坡、菲律宾、马来西亚、印度尼西亚和香港的网站的新名称；泰国和越南仍以 monster.co.th 和 monster.com.vn 的域名运行，但使用同一平台。Foundit Jobs Scraper 会搜索全部 9 个站点，并将旧的 monsterindia.com 和 monstergulf.com 链接视为相同职位。
覆盖哪些国家/地区和站点？
Foundit Jobs Scraper 覆盖 foundit.in（印度）、founditgulf.com（海湾地区：阿联酋、沙特阿拉伯、卡塔尔、科威特和巴林，也包括埃及）、foundit.sg（新加坡）、foundit.com.ph（菲律宾）、foundit.my（马来西亚）、foundit.id（印度尼西亚）、foundit.hk（香港，也包括台湾和中国）、monster.co.th（泰国）和 monster.com.vn（越南）。将职位地点（location）留空即可搜索全部 9 个站点，也可以输入地点，仅搜索对应的站点；每一行都会标明其 site。
它使用哪个发布日期？
Foundit Jobs Scraper 使用 foundit 首次发布职位的时间作为发布日期，用于按最新优先排序和“最近发布”筛选：也就是 foundit 自己的职位页面提供给 Google 的 datePosted。foundit 的列表显示的是上次发布时的“5 小时前发布”，雇主续期后这个时间会重置，因此旧职位看起来像新职位；这个时间对应 refreshedAt。2026-11-08，最新的 2,000 个 foundit.in 职位中有 12 个是续期职位。
为什么大多数职位是转载的？
foundit 将大量职位从其他求职网站复制过来，主要来自 LinkedIn：2026-11-08，每个网站最新职位中约有 98% 是转载职位。Foundit Jobs Scraper 会保留这些职位，并在 jobSource 中注明来源（转载职位标记为 syndicated，雇主直接发布在 foundit 上的职位标记为 foundit），并在 applyUrl 中提供原始申请链接。若只想保留 foundit 自己的职位，请按 jobSource = foundit 筛选行；foundit 的搜索没有此筛选条件，因此无法在运行时要求只获取这类职位。
为什么 Mumbai 不包含 Thane？
Foundit Jobs Scraper 会根据 foundit 自己的地点列表，保留地点名称中包含你输入地点的职位，因此输入 Bangalore 会找到 Bengaluru，输入 Gurgaon 会找到 Gurugram。foundit 自己的搜索会将城市范围扩大到周边地区，并加入远程职位，而这里不会包含这些职位。每行输入一个想搜索的城市：Mumbai、Thane、Navi Mumbai。
如何按经验筛选？
在 Experience（experienceYears）中输入年限：3 会保留经验范围涵盖 3 年的职位，2-5 会保留经验范围与 2 到 5 年重叠的职位，5+ 表示 5 年及以上，fresher 表示 0 年。雇主未注明经验要求时，foundit 会将经验存为 0 到 0 年（其职位页面随后显示为 0 - 1 年）；Foundit Jobs Scraper 会将这些行的经验留空，并在经验筛选中排除它们：2026-11-08，India 和其他网站最新的 5,000 个职位中有 44% 属于此类。
为什么我的运行没有找到任何内容？
运行未保存任何职位时，Foundit Jobs Scraper 会在消息和 OUTPUT 记录的 nearMisses 部分说明原因。如果 foundit 自己的搜索找到了包含你输入词语的职位，但某一个筛选条件单独将它们排除，消息会指出该条件并说明如何放宽，例如“仅经验年限条件就排除了 242 个职位。要查看这些职位，请输入更宽泛的年限范围或留空。”如果 foundit 的搜索在你的其他筛选条件下完全没有找到职位，它会提示“foundit 在你的其他筛选条件下没有包含这些词语的职位”；如果没有职位名称包含你输入的词语，它也会说明这一点，并建议减少词语或选择 Match descriptions。2026-11-08，在 Thailand 搜索面向应届生的 engineer 职位，保存了 16 个职位；另有 242 个职位包含这些词语，但未注明经验要求，因此仅被经验筛选条件排除。
需要登录、代理或 API 密钥吗？
Foundit Jobs Scraper 不需要登录、代理或 foundit 密钥：它读取与 foundit 自己的搜索页面相同的公开搜索内容，并发送该页面所发送的请求头。你只需要一个 Apify 账号。
它能在 Apify 免费套餐上运行吗？
Foundit Jobs Scraper 可在 Apify 免费套餐上运行：每次运行启动费用为 $0.0024，每个职位费用为 $0.000017。每月 $5 的免费额度约可支付 1,200 次、每次获取 100 个职位的运行。
应该多久运行一次？
每天运行一次 Foundit Jobs Scraper，就能保持职位列表更新：将“最近发布”（postedWithin）设为 24 hours，将职位数量（maxJobs）设为 0，即可获取当天首次发布、符合搜索条件的所有职位。在 Apify Console 的 Schedules 中设置运行，并按 jobId 匹配行，以跳过已有的职位。
如何检查一组职位链接？
将 foundit 职位链接逐行粘贴到“要检查的职位链接”（jobUrls）中，Foundit Jobs Scraper 就会检查链接对应的职位是否仍在开放，而不是执行搜索。九个网站的链接都适用，旧的 monsterindia.com 链接也适用。每个链接都会返回一行：职位仍开放时包含职位字段；职位已关闭或找不到时则包含链接；指向同一职位的两个链接只会返回一行。
如何通过 API、Python、JavaScript、n8n 或 AI Agent 调用？
Foundit Jobs Scraper 可通过 Apify API、Python、JavaScript、n8n、Make 或 MCP 上的 AI Agent 运行。每种方式都需要使用你的 Apify 令牌（在 Apify Console 的 Settings、API & Integrations 中获取），并以 JSON 格式传入输入，字段名作为键，例如 searchTerms 和 maxJobs。
API。 一次调用即可运行该 Actor 并返回其行（Apify 最多等待 300 秒；运行时间较长时，请使用下方的客户端）：
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/anshumanatrey~foundit-jobs-search/run-sync-get-dataset-items" \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"searchTerms": ["python developer"], "location": ["Bangalore"]}'
Python（pip install apify-client）：
from apify_client import ApifyClient
client = ApifyClient("<YOUR_APIFY_TOKEN>")
run = client.actor("anshumanatrey/foundit-jobs-search").call(run_input={"searchTerms": ["python developer"], "location": ["Bangalore"]})
for row in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items(): # apify-client 3+; on 2.x use run["defaultDatasetId"]
print(row["title"], row["company"], row["location"], row["experienceMin"], row["jobUrl"])
JavaScript（npm install apify-client）：
import { ApifyClient } from 'apify-client';
const client = new ApifyClient({ token: '<YOUR_APIFY_TOKEN>' });
const run = await client.actor('anshumanatrey/foundit-jobs-search').call({ searchTerms: ['python developer'], location: ['Bangalore'] });
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
for (const row of items) console.log(row.title, row.company, row.location, row.experienceMin, row.jobUrl);
n8n 和 Make。 在 n8n 中，添加 Apify 节点，选择 Run an Actor and get dataset，选中此 Actor 并粘贴输入 JSON：结果行会作为 n8n 项目输出。在 Make 中，Apify 应用的 Run an Actor 和 Get Dataset Items 模块也能完成同样的操作。
AI Agent（MCP）。 将 https://mcp.apify.com?tools=anshumanatrey/foundit-jobs-search 添加到你的 MCP 客户端，并使用 Apify 登录，或者发送 Authorization: Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>。Agent 会将此 Actor 作为工具，并通过 JSON 键获取所有输入字段。
关闭的职位会收费吗？
只有在你粘贴职位链接进行查询时，Foundit Jobs Scraper 才会对已关闭的职位收费。搜索只会返回仍开放的职位；如果粘贴的链接对应的职位已关闭或未找到，也会产生一条 Job 记录，因为系统已进行查询并返回结果。
使用是否合法？
Foundit Jobs Scraper 会读取公开的职位信息，即 foundit 向任何访客展示、无需登录即可查看的信息。你须自行负责数据的使用方式，包括遵守各网站的条款以及适用于你的隐私法律。
限制
- foundit 每个网站的单次搜索最多显示最新的 9,600 个职位；范围更广的搜索也最多从每个网站返回这么多职位，并按最新优先，同时附带说明。可按地点、时间段或经验拆分搜索，以查找更早的职位。
- 最新职位中约有 98% 是从其他网站（主要是 LinkedIn）转载的，保留了来源网站提供的信息：略多于一半的职位有经验要求，极少数提供薪资信息，行业信息也很少。
- 新加坡最新职位中约有 40% 显示薪资，其他网站上的职位则只有 1% 或更少；雇主隐藏的金额仍会保持隐藏。
- 只有 foundit 自有发布且列出资格要求的职位才会提供资格信息：在我们的测试运行中，有详细信息的 350 条记录（大多是转载职位）没有一条包含资格信息。
- foundit 不会标明哪些职位需要到岗，因此没有到岗筛选条件；混合办公信息仅在职位标题中明确写出时才会显示。
- foundit 没有实习或临时职位类型；如需查找这类职位，请在 Job titles 中输入 intern。
- 地点必须在 foundit 的地点列表中，或者是国家、地区或州；例如，使用 Bombay 这样的旧名称会找不到结果，运行结果也会说明这一点。
- foundit 的职位列表中没有州级信息：印度城市的州信息取自 Naukri 的印度城市列表；如果该列表不认识某个职位所在的城市，或将城市对应到两个州（Bilaspur），系统就会按该州进行搜索，速度约为每秒 2 个职位。
- foundit 对双词职位标题的搜索几乎按短语处理：搜索 python developer 会找到 186 个 Bangalore 职位，而搜索 python 会找到 8,659 个。
- 对于查询的链接，foundit 提供的首次发布日期仅为“8 days ago”之类的文本，因此日期精确到天。
- 职位标题和描述使用雇主所用的语言，主要是英语。
由谁维护？
由 Anshuman Atrey（@AnshumanAtrey）构建并维护，他在 Apify Store 上发布数据和 OSINT Actor 作品集。如需提出功能请求或报告错误，可通过 LinkedIn 联系（最快），在 GitHub 仓库中提交 issue，或通过 atrey.dev 联系。
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文档
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- GitHub 仓库：https://github.com/AnshumanAtrey/foundit-jobs-search（MIT 许可证，参见 LICENSE）
- 背后的引擎：https://github.com/AnshumanAtrey/ats-jobs-engine
最后更新
2026-11-08（版本 1.0）
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一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。