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llmconveyors

llmconveyors

本地服务
github.com/ebenezer-isaac商业与营销129 周前更新
代码仓库

关于 llmconveyors

llmconveyors 是用于运行 LLM Conveyors 平台 Agent，并管理简历、会话和账户相关任务的 MCP 服务。它通过一系列平台工具支持求职和 B2B 销售工作流。

主要功能

  1. 01运行 Job Hunter 和 B2B Sales Agent
  2. 02解析、验证和渲染简历
  3. 03根据职位描述评估简历
  4. 04管理会话和生成的文件
  5. 05管理 API 密钥、设置和同意记录

适用场景

  1. 01生成定制求职材料
  2. 02根据职位评估简历
  3. 03研究公司并起草销售拓展内容
  4. 04管理 Agent 会话及其输出

MCP 相关

该服务将 LLM Conveyors 平台操作作为工具提供给 MCP 客户端，包括运行 Agent、简历工作流、会话管理和账户功能。使用时需要 API 密钥。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "ebenezer-isaac-llmconveyors": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llmconveyors-mcp"
      ],
      "env": {
        "LLMC_API_KEY": "<LLMC_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y llmconveyors-mcp
需要配置的环境变量
LLMC_API_KEY密钥LLM Conveyors API key (starts with llmc_). Get one at https://llmconveyors.com

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmllmconveyors-mcp0.2.1

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

llmconveyors-mcp

npm version License: MIT Node.js

将 AI Agent 连接到 LLM Conveyors 平台的 MCP 服务——可直接通过 Claude、Cursor 或任何兼容 MCP 的客户端运行 Job Hunter、B2B Sales 和其他 AI Agent。

LLM Conveyors

什么是 LLM Conveyors？

由社区驱动的 AI Agent 平台，采用按操作付费模式（每次完成的操作收费 $1–5）。无需订阅每月 $100 的 SaaS 服务，只需为实际产出付费——例如简历评分、公司调研或生成冷邮件。

在线 Agent：

  • Job Hunter — 为求职申请定制简历、求职信和冷邮件
  • B2B Sales — 深入调研公司并生成个性化销售推广内容

快速开始

1. 获取 API 密钥

在 llmconveyors.com 注册，并前往 Settings → API Keys 创建 API 密钥。

2. 添加到 MCP 客户端
Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "llmconveyors": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "llmconveyors-mcp"],
      "env": {
        "LLMC_API_KEY": "llmc_your_key_here"
      }
    }
  }
}
Claude Code 
claude mcp add llmconveyors -- npx -y llmconveyors-mcp

在 shell 或 .env 中设置环境变量：

export LLMC_API_KEY=llmc_your_key_here
Cursor

添加到 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "llmconveyors": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "llmconveyors-mcp"],
      "env": {
        "LLMC_API_KEY": "llmc_your_key_here"
      }
    }
  }
}
Windsurf

添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "llmconveyors": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "llmconveyors-mcp"],
      "env": {
        "LLMC_API_KEY": "llmc_your_key_here"
      }
    }
  }
}
3. 开始使用

向你的 AI Agent 提问：

“为 Anthropic 的高级工程师职位运行 Job Hunter Agent。这是职位描述：……”

“根据这则职位信息评估我的简历与 ATS 的兼容性。”

“调研 Stripe，并为我们的开发者工具产品起草一封 B2B 冷邮件。”

可用工具（66 个）

Agents
工具描述
job-hunter-run运行 Job Hunter Agent——生成定制简历、求职信和冷邮件
b2b-sales-run运行 B2B Sales Agent——调研公司并生成销售推广内容
agent-status查看正在运行的 Agent 任务状态
agent-interact向等待输入的分阶段 Agent 工作流提交回复
job-hunter-generate-cv同步生成简历（速度更快，仅生成简历）
agent-manifest获取 Agent 的输入字段、能力和计费信息
简历
工具描述
resume-parse将简历文件解析为结构化的 JSON Resume 格式
resume-validate验证 JSON Resume 格式的简历
resume-render将简历渲染为 PDF 或 HTML
resume-preview以 HTML 预览简历
resume-themes列出可用的简历主题
resume-import-rx从 Reactive Resume 格式导入
resume-export-rx导出为 Reactive Resume 格式
主简历
工具描述
master-resume-create创建新的主简历
master-resume-list列出所有主简历
master-resume-get按 ID 获取主简历
master-resume-update更新主简历
master-resume-delete删除主简历
上传与解析
工具描述
upload-resume上传并解析简历文件（base64）
upload-job-file上传并解析职位描述文件（base64）
upload-job-text从文本或 URL 解析职位描述
ATS 评分
工具描述
ats-score根据职位描述评估简历与 ATS 的兼容性
会话
工具描述
session-create创建新会话
session-list列出会话，可选筛选
session-get根据 ID 获取会话
session-hydrate获取包含工件和日志的完整会话
session-download根据存储键下载会话中的工件
session-delete删除会话
session-init使用 Agent 上下文和配置初始化会话
session-log向会话追加日志条目
设置与 API 密钥
工具描述
settings-profile获取用户资料（额度、套餐）
settings-preferences-get获取用户偏好设置
settings-preferences-update更新用户偏好设置
settings-usage-summary获取用量摘要
settings-usage-logs获取分页的用量日志
api-key-create创建新的 API 密钥
api-key-list列出所有 API 密钥
api-key-revoke撤销 API 密钥
api-key-rotate轮换 API 密钥
api-key-usage获取特定 API 密钥的用量统计
byo-key-get检查是否已配置自带的 API 密钥
byo-key-set为服务提供商（例如 Gemini）设置自带的 API 密钥
byo-key-remove移除已配置的自带 API 密钥
webhook-secret-get获取当前 webhook 密钥
webhook-secret-rotate轮换 webhook 密钥
内容与分享
工具描述
content-save保存源文档，用作 AI 生成上下文
content-delete-generation删除生成内容及其工件
content-research-sender调查发件人的背景，以生成个性化内容
content-list-sources列出所有已保存的源文档
content-get-source根据 ID 获取指定源文档
content-delete-source删除已保存的源文档
share-create为生成的内容创建公开分享链接
share-stats获取分享链接统计信息
share-get-public根据 slug 获取公开分享内容
share-slug-stats获取特定分享链接的访问统计信息
隐私
工具描述
privacy-list-consents列出当前用户的所有同意记录
privacy-grant-consent授予特定数据处理用途的同意
privacy-revoke-consent撤销先前授予的同意
推荐
工具描述
referral-stats获取推荐计划统计信息
referral-code获取你的推荐码
referral-vanity-code设置自定义的个性化推荐码
文档
工具描述
document-download根据存储路径下载工件
健康状态
工具描述
health-root获取服务信息和版本
health-check对所有依赖项执行完整的健康检查
health-ready检查服务是否已准备好接受请求
health-live检查服务进程是否仍在运行

API 密钥权限范围

你的 API 密钥需要具备使用相应工具所需的权限范围：

权限范围工具
jobs:readagent-status、agent-manifest
jobs:writejob-hunter-run、job-hunter-generate-cv
sales:writeb2b-sales-run
sessions:readsession-list、session-get、session-hydrate
sessions:writesession-create、session-delete、session-init、session-log
resume:readresume-themes、master-resume-list、master-resume-get
resume:writeresume-validate、resume-render、resume-preview、resume-import-rx、resume-export-rx、master-resume-create、master-resume-update、master-resume-delete
upload:writeupload-resume、upload-job-file、upload-job-text
ats:writeats-score
settings:readsettings-profile、settings-preferences-get、settings-usage-summary、settings-usage-logs、api-key-list
settings:writesettings-preferences-update、api-key-create、api-key-revoke、api-key-rotate
content:readcontent-list-sources、content-get-source
content:writecontent-save、content-delete-generation、content-research-sender、content-delete-source
privacy:readprivacy-list-consents
privacy:writeprivacy-grant-consent、privacy-revoke-consent

环境变量

变量必填描述
LLMC_API_KEY是你的 LLM Conveyors API 密钥（前缀为 llmc_）
LLMC_BASE_URL否自定义 API 端点（默认值为 https://api.llmconveyors.com）

开发

git clone https://github.com/ebenezer-isaac/llmconveyors-mcp.git
cd llmconveyors-mcp
npm install
npm run build

# Test locally
LLMC_API_KEY=llmc_your_key node dist/index.js

要求

链接

许可证

MIT — 详情请参阅 LICENSE。

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。