ApplyGenie

ApplyGenie MCP 🧞‍♂️

满足你求职心愿的魔法 AI 助手。
一个生产级的 Model Context Protocol (MCP) 服务，支持桌面控制、自动填写求职申请表、本地申请追踪，以及个性化 AI 模拟面试准备。

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🌟 什么是 ApplyGenie？

ApplyGenie 打通了职位发现、表单填写、申请追踪和面试准备各个环节。它以 MCP 服务的形式在本地运行，为 LLM Agent（Claude Desktop、Cursor、Antigravity、VS Code、Windsurf）提供 48 种专用工具：

1. 🖥️ 桌面控制与视觉：快速截屏（mss）、DPI 校准的鼠标导航、仿人类打字抖动（pynput），以及原生 Windows 窗口管理（pywinauto）。
2. 📋 智能候选人档案：本地 JSON 架构，用于保存你的教育经历、工作经验、技能、工作许可和自定义招聘门户答案库。
3. 🌐 AI 浏览器自动化与反检测表单填写：由 Playwright 驱动的隐身引擎，具备深度 CDP 伪装、原生 .toString() 代码伪装、离散 WebGL GPU 配置文件（RTX 3080）、确定性 Canvas/音频指纹保护、符合菲茨定律的三次贝塞尔生物特征鼠标轨迹、支持 Unicode 货币回退的逼真击键动态，以及自动化挑战检测（Cloudflare Turnstile、reCAPTCHA、hCaptcha）。可解析嵌套 iframe 和 Shadow DOM 中的表单、映射候选人档案，并要求在提交前明确确认。
4. 📊 申请追踪与分析：本地 SQLite 数据库记录每个已申请职位，追踪面试转化率并绘制申请进度图表。
5. 🎤 模拟面试引擎：苏格拉底式编程提示阶梯（4 个级别）、行为面试 STAR 辅导（分析「我」与「我们」的责任归属比例），以及 4 阶段系统设计状态机。

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🚀 快速开始与安装

选项 1：使用 uvx 直接运行（无需手动设置）

uvx applygenie-mcp

选项 2：通过 pip 安装

pip install applygenie-mcp

# With full browser automation support:
pip install "applygenie-mcp[browser]"
playwright install chromium

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⚙️ MCP 客户端配置

1. Claude Desktop

添加到 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）或 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）：

{
  "mcpServers": {
    "applygenie": {
      "command": "uvx",
      "args": ["applygenie-mcp"]
    }
  }
}

2. Google Antigravity

添加到项目的 .agents/mcp_config.json 或 ~/.gemini/config/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "applygenie": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "applygenie.server"],
      "cwd": "C:\\Personal Projects\\applygenie-mcp"
    }
  }
}

3. Cursor / Windsurf

导航到 设置 > 功能 > MCP > 添加新的 MCP 服务：

• 名称： ApplyGenie
• 类型： command
• 命令： uvx applygenie-mcp

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🛠️ 完整 MCP 工具参考

1. 桌面控制与视觉

工具	描述
screenshot(monitor=0)	捕获以 base64 编码的 JPEG 屏幕截图。
get_screen_size()	列出所有已连接显示器及其分辨率范围。
mouse_click(x, y, button, clicks)	点击鼠标，并修正 DPI 缩放。
mouse_move(x, y)	平滑地将鼠标光标移动到目标坐标。
mouse_scroll(direction, amount)	向上或向下滚动鼠标滚轮。
mouse_drag(start_x, start_y, end_x, end_y)	在坐标之间执行点击并拖动操作。
get_mouse_position()	返回当前鼠标光标坐标。
type_text_input(text, interval)	输入文本，并加入随机抖动（±30%）以模拟人类输入节奏。
press_keyboard_key(keys)	执行快捷键（例如 ctrl+a、tab、enter）。
list_open_windows()	返回所有可见的应用窗口。
focus_app_window(title)	通过模糊标题匹配将目标窗口置于前台。
minimize_app_window(title)	最小化目标窗口。
maximize_app_window(title)	最大化目标窗口。
get_current_window()	返回当前获得焦点的活动窗口信息。
search_windows(pattern)	查找与正则表达式或子字符串匹配的窗口。
wait_seconds(seconds)	安全地暂停执行（最长 30 秒）。
get_action_history(last_n)	查看安全审计操作日志。

2. 个人资料与简历管理

工具	描述
get_user_profile()	加载完整的候选人资料。
get_user_profile_summary()	返回技能、资质和工作经历的简要摘要。
setup_user_profile(...)	初始化候选人的个人信息、URL、所在地和默认设置。
update_profile_attribute(field, val)	更新指定的顶级资料字段。
add_work_experience(...)	添加一条工作经历或实习经历。
add_education_entry(...)	添加一项学位或大学学历。
add_project_entry(...)	添加一个重要的软件项目。
save_portal_custom_answer(pattern, ans)	保存可复用的求职门户问题答案（例如“为什么要聘用你？”）。
parse_resume_file(filepath)	从 PDF 或 DOCX 简历中提取文本。

3. 浏览器自动化与表单填写

工具	描述
browser_open(url, headless)	启动隐身 Chromium 浏览器，采用深度 CDP 伪装和独立 GPU 配置文件。
browser_navigate(url)	导航至目标页面，并自动等待 Challenge Radar。
browser_get_page_text()	提取当前标签页中的可见文本内容。
browser_get_page_screenshot()	捕获当前网页的高分辨率屏幕截图。
browser_get_accessibility_tree()	提取完整的 ARIA 树快照，以检查自定义组合框、列表框和对话框。
browser_detect_form_fields()	解析嵌套 iframe 和 Shadow DOM 中的输入框、文本区域、选择框及文件上传控件。
browser_fill_detected_form(kinetic)	自动映射个人资料数据并填写所有检测到的输入框（可选启用动觉生物特征输入和鼠标移动）。
browser_upload_resume(filepath)	将 PDF/DOCX 简历上传到检测到的文件输入框。
browser_submit_form(confirm=True)	点击提交按钮（需要明确的人类确认）。
browser_close()	妥善关闭浏览器。

4. 求职申请跟踪器

工具	描述
track_application(...)	在本地 SQLite 数据库中记录一项新申请。
update_application_progress(id, status)	更新状态（interview、screening、offer、rejected）。
get_tracked_applications(...)	列出申请，支持按状态或公司筛选。
search_tracked_applications(query)	在职位、公司和备注中进行全文搜索。
get_application_analytics()	计算面试转化率、录用率和申请数量最多的公司。

5. 模拟面试引擎

工具	描述
start_mock_interview(type, company, diff)	开始编码、行为或系统设计面试。
get_coding_hint()	沿 4 级苏格拉底式提示阶梯逐步推进，但不会泄露答案。
analyze_behavioral_star_answer(text)	评估 STAR 结构，并计算「我」与「我们」的主导比例。
advance_system_design_interview(input)	逐步推进 4 个架构面试阶段。
generate_interview_scorecard(...)	生成结构化的 1–5 分评分报告和录用建议。

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🛡️ 安全与故障保护架构

ApplyGenie 实施严格的安全防护措施：

1. 鼠标角落故障保护：将光标移至屏幕角落 (0, 0)，即可立即停止所有自动化操作。
2. 速率限制：限制最高操作频率（默认：每分钟 30 次操作），并设置最短延迟，以防止循环失控。
3. 人在回路确认：提交表单和执行破坏性操作都需要明确确认 confirm=True。副驾驶会填写 95% 的表单，然后暂停以供人工审核。
4. 本地数据存储：所有候选人资料数据、简历缓存和申请记录均保存在本地磁盘的 ~/.applygenie/ 中。不收集遥测数据，也不同步到云端。
5. 组合键防护：默认阻止危险的系统组合键（alt+f4、ctrl+alt+del）。

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🧪 运行测试

python -m pytest tests/ -v

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📄 许可证

本项目采用 MIT License 授权 — 详情请参阅 LICENSE 文件。

由 Tanishq Mangal（[email protected]）倾心开发 ❤️。