JobSpy MCP Server

JobSpy MCP 服务

一种模型上下文协议（MCP）服务，可让 Claude 等 AI 助手使用 JobSpy 工具跨多个招聘平台搜索职位。

功能

• 跨多个平台搜索职位（Indeed、LinkedIn、Glassdoor 等）
• 按搜索词、地点、时间范围等条件筛选
• 获取 AI 模型易于处理的结构化职位数据
• 将结果格式化为 JSON 或 CSV
• 支持多种传输方式：用于集成 Claude 的 stdio，以及用于 Web 客户端的 SSE

前置条件

• Node.js 16+
• Python 3.6+
• 已安装并可使用 JobSpy 工具

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/borgius/jobspy-mcp-server.git
cd jobspy-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Make sure the JobSpy tool is properly set up
cd ../jobSpy
pip install -r requirements.txt
chmod +x run.sh

配置

服务会自动尝试在以下标准位置查找 JobSpy 脚本：

• ../jobSpy/run.sh（相对于服务目录）
• ./run.sh（当前目录中）
• /app/run.sh（Docker 环境中）

环境变量

你可以使用以下环境变量配置服务：

环境变量	描述	默认值
JOBSPY_DOCKER_IMAGE	JobSpy 使用的 Docker 镜像	jobspy
JOBSPY_ACCESS_TOKEN	JobSpy API 的访问令牌（如有需要）	none
PORT	MCP 服务的端口	9423
HOST	HTTP 服务的主机	'0.0.0.0'
ENABLE_SSE	启用 Server-Sent Events 传输	0

设置配置

你可以通过多种方式设置这些配置值：

1. 直接使用环境变量

export JOBSPY_DOCKER_IMAGE=jobspy
export JOBSPY_HOST='0.0.0.0'
export JOBSPY_PORT=9423
export ENABLE_SSE=1

2. 使用 .env 文件

在根目录中创建 .env 文件并写入配置：

JOBSPY_DOCKER_IMAGE=jobspy
JOBSPY_HOST='0.0.0.0'
JOBSPY_PORT=9423
ENABLE_SSE=1

用法

启动服务

npm start

连接 Claude Desktop

将以下内容添加到 Claude Desktop 配置文件中（通常位于 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "jobspy": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/jobspy-mcp-server/src/index.js"],
      "env": {
        "ENABLE_SSE": 0
      }
    }
  }
}

与 Web 客户端配合使用（SSE 传输）

服务提供 HTTP 端点，供 Web 应用与 JobSpy MCP 服务交互：

• 连接以获取更新：GET /mcp/connect

  • 建立用于实时更新的 Server-Sent Events（SSE）连接
  • 返回进度更新和职位搜索结果

• 发送请求：POST /mcp/request

  • 接受 MCP 格式的工具调用请求
  • 返回工具响应

浏览器 JavaScript 客户端示例：

// Connect to SSE endpoint
const eventSource = new EventSource('http://localhost:9423/mcp/connect');

// Listen for updates
eventSource.onmessage = function(event) {
  const data = JSON.parse(event.data);
  console.log('Received update:', data);
  
  // Handle progress updates
  if (data.type === 'progress') {
    updateProgressBar(data.progress);
  }
};

// Send a search request
async function searchJobs() {
  const response = await fetch('http://localhost:9423/mcp/request', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      tool: 'search_jobs',
      params: {
        search_term: 'software engineer',
        location: 'San Francisco, CA',
        site_names: 'indeed,linkedin'
      }
    })
  });
  
  return await response.json();
}

API 用法

服务提供以下端点：

搜索职位

GET /search

查询参数：

• site_names：要搜索的招聘网站列表，以逗号分隔
• search_term：要搜索的词语
• location：职位地点
• 以及所需的其他 JobSpy 参数

可用工具

search_jobs

跨多个招聘网站搜索职位。

参数：

参数	类型	描述	默认值
site_names	string	要搜索的招聘网站列表，以逗号分隔（indeed,linkedin,zip_recruiter,glassdoor,google,bayt,naukri）	"indeed"
search_term	string	职位搜索词	"software engineer"
location	string	职位搜索地点	"San Francisco, CA"
google_search_term	string	Google 专用搜索词	null
results_wanted	integer	所需结果数量	20
hours_old	integer	职位信息的最早发布时间（小时）	72
country_indeed	string	Indeed 搜索国家/地区	"USA"
linkedin_fetch_description	boolean	是否获取 LinkedIn 职位描述（速度较慢）	false
format	string	输出格式（json 或 csv）	"json"
output	string	不含扩展名的输出文件名	"jobs"

Claude 用法示例：

I need to find senior software engineer jobs in Boston posted in the last 24 hours on both LinkedIn and Indeed.

Docker 支持

提供了一个 Dockerfile，可将 MCP 服务容器化：

# Build the Docker image
docker build -t jobspy-mcp-server .

# Run the container
docker run -p 9423:9423 jobspy-mcp-server

开发

在开发模式下运行

npm run dev

Running tests

npm test

curl -X POST "http://localhost:9423/api" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "method": "search_jobs",
    "params": {
      "search_term": "software engineer",
      "location": "San Francisco, CA",
      "site_names": "indeed,linkedin",
      "results_wanted": 10,
      "format": "json"
    }
  }'

License

MIT