关于 Flagcheck Job Analyzer
Flagcheck Job Analyzer 是面向求职者和 Agent 的 MCP 服务,用于评估职位描述的 ATS 关键词匹配、风险信号、薪资范围及简历契合度。结果为结构化分析;目前需要 API 密钥,开发已暂停。
主要功能
- 01ATS 关键词匹配分析
- 02职位风险信号识别
- 03薪资范围基准比较
- 04简历契合度评分
- 05结构化 JSON 结果
适用场景
- 01检查职位描述的 ATS 关键词匹配
- 02排查职位描述中的风险信号
- 03将薪资范围与基准进行比较
- 04评估简历与职位的契合度
MCP 相关
通过 HTTP 端点向 MCP 客户端提供 `scan_job_posting` 和 `analyze_resume_fit` 工具。请求需要携带 `x-api-key` 标头。
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://y-delta-lake.vercel.app/api/analyzeclaude mcp add --transport http ats-tailor https://y-delta-lake.vercel.app/api/analyze{"mcpServers":{"ats-tailor":{"type":"http","url":"https://y-delta-lake.vercel.app/api/analyze"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"ats-tailor":{"type":"http","url":"https://y-delta-lake.vercel.app/api/analyze"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"ats-tailor":{"type":"http","url":"https://y-delta-lake.vercel.app/api/analyze"}}}{"mcpServers":{"ats-tailor":{"serverUrl":"https://y-delta-lake.vercel.app/api/analyze"}}}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。
工具
详细介绍
FlagCheck 求职分析器
一个模型上下文协议(MCP)服务,可让 AI Agent 分析职位描述的 ATS 兼容性、风险信号、薪资基准和关键词优化。
MCP 端点
https://flagcheck-paid-api.vercel.app/api/mcp
功能
分析职位描述的 ATS 关键词匹配情况,标记职位名称模糊或要求不切实际等风险信号,对薪资范围进行基准比较,并评估整体职位匹配度。
使用方法
向上述端点发送 POST 请求,并在请求中包含 resume 和 jobDescription 字段以及 x-api-key 标头,即可获得结构化分析结果。
访问 / 付款
此端点目前通过共享密钥 x-api-key 标头进行访问控制(通过服务端的 FLAGCHECK_API_KEY 环境变量设置),而非本 README 先前(错误地)宣称的 x402 USDC 微支付流程。目前此代码库尚未实现 x402 付款验证,因此请求不会计量,也不会在链上收费。
真正基于 x402 的按请求计费是后续计划,并非已发布的功能。在此之前,请将 x-api-key 标头视为每次请求的必填项。
⏸ 暂停(2026-07-27)
不再进行后续主动开发——职位描述分析功能正在整合到 Job-Assistant(“Alicia AI”)中,该产品现在已通过更成熟且积极维护的功能覆盖此领域(匹配评分 + 职位分析)。以下修复已上线并将继续保留;目前此代码库暂不再获得新的投入。
2026-07-27 发布的修复
- 修正无效的 AI 模型 ID(
claude-sonnet-4-5/claude-sonnet-4-6→claude-sonnet-5)——这些 ID 会导致/api/scan-job出现线上 500 错误。 - 重写 MCP 服务——此前
/api/mcp调用/api/analyze时没有提供必需的身份验证标头或resume字段,因此每次tools/call都会失败。现在已提供两个可用工具:scan_job_posting和analyze_resume_fit。 - 为
scan-job和extract-resume增加访问控制——这两个接口此前会在完全没有身份验证的情况下调用付费的 Anthropic API;现在要求提供与analyze相同的x-api-key标头。 - 为官方 MCP 注册表添加了
server.json(已通过架构验证,尚未发布)。
评论
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。