JSON Resume MCP Server

JSON Resume MCP 服务

什么是 JSON Resume MCP 服务？

这是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务，通过分析你的编码项目，增强 AI 助手更新 JSON Resume 的能力。该 MCP 服务提供的工具可让 Windsurf 或 Cursor 等产品中的 AI 助手：

1. 检查你是否已有 JSON Resume
2. 分析你的代码库，了解你的技术技能和项目
3. 使用当前项目信息完善你的简历

借助此工具，你只需对 AI 助手说“根据我当前的项目完善简历”，它就会自动分析你的代码、提取相关技能和项目信息，并据此更新简历。

视频演示：https://x.com/ajaxdavis/status/1896953226282594381

功能

• 完善简历：自动分析你的代码库，并将项目信息添加到简历中
• GitHub 集成：从 GitHub Gists 获取并更新你的简历
• AI 驱动：使用 OpenAI 为你的项目和技能生成专业描述
• TypeScript/Zod 验证：确保你的简历符合 JSON Resume 标准
• JSON Resume 生态系统：兼容 JSON Resume 注册表

安装

前置条件

• GitHub 账号及个人访问令牌（具有 gist 权限范围）
• OpenAI API 密钥
• Node.js 18+
• 支持 MCP 的 IDE（Windsurf 或 Cursor）

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 mcp：

npx -y @smithery/cli install @jsonresume/mcp --client claude

通过 NPM 安装

npm install -g @jsonresume/mcp

在 Windsurf 或 Cursor 中安装

将以下内容添加到 Windsurf 或 Cursor 配置中：

Windsurf

打开 Settings → MCP Servers 并添加：

{
  "jsonresume": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
    "env": {
      "GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
      "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
      "GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
    }
  }
}

Cursor

添加到你的 ~/.cursor/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "jsonresume": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jsonresume/mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-api-key",
        "GITHUB_USERNAME": "your-github-username"
      }
    }
  }
}

使用方法

安装并配置完成后，你可以在 AI 助手中使用以下命令：

根据当前项目完善简历

向 AI 助手提出请求：

"Can you enhance my resume with details from my current project?"

助手将会：

1. 在 GitHub 上查找你现有的简历（如有需要，也会创建一份新简历）
2. 分析当前项目的代码库
3. 为你的项目和技能生成专业描述
4. 使用新信息更新你的简历
5. 将更改保存回 GitHub
6. 提供查看更新后简历的链接

检查简历状态

向 AI 助手提出请求：

"Can you check if I have a JSON Resume?"

助手会检查你是否已有简历，并显示其详细信息。

分析代码库

向 AI 助手提出请求：

"What technologies am I using in this project?"

助手会分析你的代码库，并提供有关编程语言、技术和近期提交的信息。

配置

MCP 服务需要以下环境变量：

变量	描述
GITHUB_TOKEN	具有 gist 权限的 GitHub 个人访问令牌
GITHUB_USERNAME	你的 GitHub 用户名
OPENAI_API_KEY	你的 OpenAI API 密钥

开发

要在开发模式下运行服务：

1. 克隆代码库：

git clone https://github.com/jsonresume/mcp.git
cd mcp

2. 安装依赖：

npm install

3. 在开发模式下运行：

npm run dev

这会启动带有用于调试的 inspector 工具的 MCP 服务。

贡献

欢迎贡献！你可以通过以下方式参与：

1. Fork 代码库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交更改：git commit -m 'Add some amazing feature'
4. 推送到分支：git push origin feature/amazing-feature
5. 创建 Pull Request

请确保代码遵循现有风格，并包含适当的测试。

测试

MCP 服务包含多个测试脚本，可帮助调试和验证功能。

运行测试

所有测试脚本都位于 tests/ 目录中。

运行测试前，请设置环境变量：

export GITHUB_TOKEN=your_github_token
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
export GITHUB_USERNAME=your_github_username

检查 OpenAI API 密钥

验证你的 OpenAI API 密钥是否正常工作：

npx tsx tests/check-openai.ts

模拟简历优化

使用模拟数据测试简历优化功能（不调用 API）：

npx tsx tests/debug-mock.ts

完整简历优化测试

通过实时 API 调用测试完整的简历优化流程：

npx tsx tests/debug-enhance.ts

MCP 协议测试

测试 MCP 服务的协议通信：

node tests/test-mcp.js

添加到 package.json

为方便起见，你可以将这些测试命令添加到 package.json：

"scripts": {
  "test:openai": "tsx tests/check-openai.ts",
  "test:mock": "tsx tests/debug-mock.ts",
  "test:enhance": "tsx tests/debug-enhance.ts",
  "test:mcp": "node tests/test-mcp.js"
}

然后使用 npm run test:mock 等命令运行。

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权——详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• JSON Resume 提供简历标准
• Model Context Protocol 支持 AI 工具集成
• OpenAI 为 AI 简历优化提供支持