关于 LAPRAS MCP Server
LAPRAS MCP Server 是 lapras.com 官方提供的 MCP 服务,用于在 AI 客户端中搜索求人并管理职历、职务要约和技能等信息。面向求职者和需要整理职业信息的用户。
主要功能
- 01搜索求人并查看详细信息
- 02管理职历的查询、新增、更新和删除
- 03更新职务摘要与职业志向
- 04管理技术技能及经验年数
适用场景
- 01按条件搜索符合要求的求人并整理为表格
- 02根据已登记的职历推荐适合的求人
- 03协助整理职历并更新 LAPRAS 上的职务摘要
MCP 相关
该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露求人检索以及职历、职务摘要、职业志向和技能的读写工具。职历相关工具需要配置 LAPRAS_API_KEY。
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。
工具
12收录的工具列表 · 更新于 3 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| keyword | string | 否 | 用于搜索职位列表的关键词 |
| page | number | 否 | 分页的页码 |
| positions | array | 否 | 职位键列表(例如,FRONTEND_ENGINEER, BACKEND_ENGINEER, WEB_APPLICATION_ENGINEER, INFRA_ENGINEER, SITE_RELIABILITY_ENGINEER, ANDROID_ENGINEER, IOS_ENGINEER, MOBILE_ENGINEER, MACHINE_LEARNING_ENGINEER, DATA_SCIENTIST, PROJECT_MANAGER, PRODUCT_MANAGER, TECH_LEAD, ENGINEERING_MANAGER, RESEARCH_ENGINEER, TEST_ENGINEER, SOFTWARE_ARCHITECT, SYSTEM_ENGINEER, EMBEDDED_ENGINEER, DATABASE_ENGINEER, NETWORK_ENGINEER, SECURITY_ENGINEER, SCRUM_MASTER, GAME_ENGINEER, CTO, CORPORATE_ENGINEER, DESIGNER, DATA_ENGINEER, OTHER) |
| prog_lang_ids | array | 否 | 编程语言 ID 列表(3: TypeScript, 39: JavaScript, 5: Python, 32: Go, 2: Ruby, 25: PHP, 45: Java, 40: Kotlin, 27: Node.js, 43: Swift, 82: Scala, 421: C#, 46: Rust, 56: C++, 42: Dart, 55: Objective-C) |
| framework_ids | array | 否 | 框架 ID 列表(4: Vue.js, 1428: React, 20: Next.js, 31: Nuxt.js, 6: Angular, 172: Redux, 21: Ruby on Rails, 76: Laravel, 140: Spring Boot, 8: Django, 237: Express, 41: Flutter, 171: ReactNative) |
| db_ids | array | 否 | 数据库 ID 列表(28: MySQL, 10: PostgreSQL, 419: SQL Server, 318: Oracle, 33: Aurora, 60: Redis, 221: DynamoDB, 170: MongoDB, 169: Elasticsearch, 200: BigQuery) |
| infra_ids | array | 否 | 基础设施和 CI/CD ID 列表(15: AWS, 52: GCP, 165: Azure, 18: Docker, 17: Terraform, 224: Kubernetes, 51: Firebase, 16: CircleCI, 122: Jenkins, 180: GitHubActions) |
| business_types | array | 否 | 业务类型 ID 列表(1: 自社开发, 2: 受托开发, 3: SES) |
| employment_types | array | 否 | 雇佣类型 ID 列表(1: 正社員, 2: 業務委託, 3: インターンシップ, 4: その他) |
| work_styles | array | 否 | 工作方式 ID 列表(1: フルリモート, 2: 一部リモート) |
| preferred_condition_ids | array | 否 | 优先条件 ID 列表(1: 副業OK, 2: 副業からのジョイン可, 3: SOあり, 4: BtoB, 5: BtoC, 6: 株式上場済み, 7: グローバル, 8: 残業平均20時間未満, 9: アジャイル開発, 10: 英語で書く・話す業務がある, 11: フレックス, 12: 役員以上にエンジニアがいる, 13: 育休取得実績あり, 14: 地方在住社員がいる, 15: スタートアップ, 16: 副業) |
| annual_salary_min | number | 否 | 最低年薪要求(JPY) |
| sort_type | string | 否 | 排序方式(热门度降序:popularity_desc,更新时间降序:updated_at_desc,年薪从低到高:annual_salary_at_asc,年薪从高到低:annual_salary_at_desc) |
详细介绍
来自项目 READMELAPRAS MCP Server
https://lapras.com 公式のMCP Server
Setup
MCP Serverの設定(Cursor、Claude Desktop)を参考に、mcp.jsonまたはclaude_desktop_config.jsonに以下を追記してください。
LAPRAS_API_KEYは職歴関連のツールを使う場合のみ必要です。https://lapras.com/config/api-key から取得できます。
Desktop Extension (DXT)
Claude Desktopを使用している場合、Desktop Extension(.dxtファイル)を使って簡単にインストールできます。
- リリースページから最新の
lapras-mcp-server.dxtをダウンロード - Claude Desktopの設定画面を開く
- ダウンロードした
.dxtファイルを設定画面にドラッグ&ドロップ - 必要に応じてLAPRAS_API_KEYを設定(LAPRAS_API_KEYを設定後はMCPの有効・無効の設定をトグルしてください)
npx
{
"mcpServers": {
"lapras": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lapras-inc/lapras-mcp-server"
],
"env": {
"LAPRAS_API_KEY": "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
}
}
}
}
重要
Node.jsの環境によってはサーバー接続に失敗する可能性があります。その場合は下記のDocker経由での利用をお試しください。 また、WSL経由でnpxを実行する場合は、envの環境変数は読み取れません。argsで直接環境変数を指定する必要があります。 例:
"args": ["LAPRAS_API_KEY=<YOUR_LAPRAS_API_KEY>", "bash", "-c", "/home/bin/npx @lapras-inc/lapras-mcp-server"]
Docker
{
"mcpServers": {
"lapras": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"LAPRAS_API_KEY",
"laprascom/lapras-mcp-server:v0.4.0"
],
"env": {
"LAPRAS_API_KEY": "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
}
}
}
}
Gemini CLI
GoogleのGemini CLIで利用する場合、上記の「npx」セクションにあるJSONコードを、お使いのsettings.jsonファイルに追記します。
設定ファイルは通常、OSごとに以下のパスに配置されています。
- Windows:
C:\Users\<ユーザー名>\.gemini\ - macOS / Linux:
~/.gemini/
说明
gemini.conf.tomlを使用する場合は、以下のTOML形式で記述することも可能です。[mcpServers.lapras] command = "npx" args = ["-y", "@lapras-inc/lapras-mcp-server"] [mcpServers.lapras.env] LAPRAS_API_KEY = "<YOUR_LAPRAS_API_KEY>"
General notes
警告
AIがMCPサーバー経由でLAPRASから取得した情報(個人情報等を含む)は、ご利用中のAIモデルに送信され、解釈・処理が行われます。 利用されるAIサービスのデータ取扱いポリシー等をご確認の上、個人情報や機密情報の取り扱いにはご留意ください。
Examples
シンプルな求人の検索例
フルリモートワーク可能でRustが使えるバックエンドの求人を探してください。年収は800万以上で。
結果はMarkdownの表にまとめてください。
自分にあった求人の検索例
<自分のキャリアがわかる画像 or URL を貼り付ける>
これが私の職歴です。私に合いそうな求人を探してください。
自分に合った求人の検索例
LAPRASで職歴を取得して、私に合いそうな求人を探してください。
職歴を更新する例
<自分のキャリアがわかる画像 or URL を貼り付ける>
これが私の職歴です。LARPASの職歴を更新してください。
LAPRASの職歴を改善する例
LAPRASの職歴を取得して、ブラッシュアップするための質問をしてください。
改善後、LAPRASの職歴を更新してください。
職務要約を更新する例
私のこれまでの職歴を整理し職務要約を作成して、LAPRASに登録してください。
今後のキャリアでやりたいことを更新する例
私の職歴を取得して、今後のキャリアでやりたいことについて質問してください。
回答をもとに、LAPRASの今後のキャリアでやりたいことを更新してください。
https://github.com/user-attachments/assets/9c61470f-f97d-4e6f-97ca-53718c796376
Tools
search_job 求人検索
- キーワード、ページ番号、最低年収などのパラメータを使用して求人を検索
- 使用例:
search_jobツールを呼び出し、特定の条件に合致する求人リストを取得
get_job_detail 求人詳細取得
- 求人IDを指定して特定の求人の詳細情報を取得
- 使用例:
get_job_detailツールを呼び出し、特定の求人の詳細情報を取得
get_experiences 職歴一覧取得
- LAPRASに登録されている職歴情報の一覧を取得
- 使用例:
get_experiencesツールを呼び出し、登録済みの職歴一覧を取得
create_experience 職歴新規追加
- LAPRASに新しい職歴情報を追加
- 使用例:
create_experienceツールを呼び出し、新しい職歴を登録
update_experience 職歴更新
- LAPRASに登録されている職歴情報を更新
- 使用例:
update_experienceツールを呼び出し、既存の職歴を更新
delete_experience 職歴削除
- LAPRASに登録されている職歴情報を削除
- 使用例:
delete_experienceツールを呼び出し、指定した職歴を削除
get_job_summary 職務要約取得
- LAPRASに登録されている職務要約を取得
- 使用例:
get_job_summaryツールを呼び出し、登録済みの職務要約を取得
update_job_summary 職務要約更新
- LAPRASに職務要約を登録または更新
- 使用例:
update_job_summaryツールを呼び出し、職務要約を更新
get_want_to_do キャリア志向取得
- LAPRASに登録されている今後のキャリアでやりたいことを取得
- 使用例:
get_want_to_doツールを呼び出し、やりたいことを取得
update_want_to_do キャリア志向更新
- LAPRASに今後のキャリアでやりたいことを登録または更新
- 使用例:
update_want_to_doツールを呼び出し、やりたいことを更新
get_tech_skill テックスキル取得
- LAPRASに登録されている経験技術・スキル・資格 一覧(スキルID・スキル名・経験年数)を取得
- 使用例:
get_tech_skillツールを呼び出し、現在のテックスキルの状況を確認
update_tech_skill テックスキル更新
- 経験技術・スキル・資格と経験年数(実数値)を指定して、LAPRASのテックスキルを更新
- 使用例:
update_tech_skillツールを呼び出し、抽出したスキル情報をLAPRASに反映
说明
職歴関連のツールを使用するには、LAPRAS_API_KEYの設定が必要です。 APIキーは https://lapras.com/config/api-key から取得できます。
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。