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Career Kit

Career Kit

本地服务
w7uuuuz.github.io商业与营销0今天更新

关于 Career Kit

Career Kit 是面向求职者的 AI 职业陪练 MCP 服务,基于真实岗位与案例分析差距,并生成分阶段路线图和任务。它还追踪求职漏斗、进度与复盘,数据保存在本地。

主要功能

  1. 01基于真实岗位分析能力差距
  2. 02生成分阶段路线图和打卡任务
  3. 03记录投递、筛选、面试与录用
  4. 04生成周期复盘与事实性建议
  5. 05本地保存档案、报告和路线图

适用场景

  1. 01评估转行目标与岗位要求的差距
  2. 02按阶段规划求职准备任务
  3. 03追踪投递到录用各环节的结果
  4. 04复查进度并调整职业路线

MCP 相关

Career Kit 作为本地 MCP 服务提供 41 个工具,覆盖建档、数据获取、分析规划、任务与求职漏斗等功能。README 列出 Claude Code、Cursor、opencode 和 Codex 等客户端的连接方式。

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": {
"w7uuuuz-career-kit": {
"command": "uvx",
"args": [
"career-kit"
],
"env": {
"CAREER_KIT_DATA_DIR": "<CAREER_KIT_DATA_DIR>",
"CAREER_KIT_ASSETS_DIR": "<CAREER_KIT_ASSETS_DIR>"
}
}
}
}
启动命令uvx career-kit
需要配置的环境变量
CAREER_KIT_DATA_DIROverride the program data directory (default: ~/.career-kit)
CAREER_KIT_ASSETS_DIROverride the generated assets directory (default: ~/CareerKit)

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
pypicareer-kit0.2.3

工具

41

收录的工具列表 · 更新于 今天

此工具无需参数。

详细介绍

来自项目 README

Career Kit

English | 中文

CI License: MIT Python 3.11+ MCP

不知道做什么工作?Career Kit 是一个 AI 职业陪练 MCP 服务:用真实岗位和同背景案例,帮你找方向、看差距、拆出今天就能开始的下一步。

接入 Claude Code / Cursor / opencode / Codex,帮你找对方向、补齐差距、走好下一步。

Career Kit 演示:不知道做什么工作 → 同背景的人怎么走 → 差距诊断 → 下一步

先看和你一样的人去了哪 → 你差哪一项 → 今天先做什么。 演示数据为合成,不含真实用户简历或报告。

点我 → 在线体验职业地图
无需安装,直接勾选任务、看进度变化。

示例产物 · 完整文档

30 秒看懂

  • 真实数据,不瞎分析:接入 BOSS / 字节 / 腾讯 / 百度 / 阿里 / 牛客 / GitHub 经验帖,AI 基于市场真实要求分析差距;差距必须锚定真实来源,否则被硬门禁拒绝。
  • 拆成阶段任务:分阶段、里程碑、可打卡任务(按次 / 按天 / 按比例),随时问「下一步做什么」。
  • 求职漏斗可复盘:投递 → 过筛 → 面试 → offer 全程记录(事件口径),「面试后被拒仍计入面试数」,让数据告诉你问题在简历还是面试。
  • 周检视:一键生成周期复盘(打卡 / 阶段 / 漏斗 + 事实性建议),隔一段时间回来也能立刻接续。
  • 可交互职业地图:一键导出自包含 HTML,勾选即打卡、进度实时更新、浏览器本地保存。
  • 跟着你变,不是死计划:拿到面试触发洞察重估;换目标时已完成进度自动沉淀为能力证据。
  • 顺序归产品,时间归用户:只为任务定义顺序与完成标准,不设时限。

如果这个项目帮你少走弯路,点一个 Star,让更多正在求职的人看到它。

60 秒体验(不安装)

  • 在线版:打开 交互式职业地图,直接勾选任务看进度变化。
  • 本地版:双击 docs/examples/demo/career-map.html,或安装后运行 career-kit-demo。
  • 想看完整链路:docs/examples/demo/ 里有样例简历生成的路线图、进度仪表盘和原始档案。

它怎么工作

你:我想转 AI Agent 方向
Career Kit:分析差距 → 拉取真实岗位数据 → 设计路线图 → 拆成阶段任务

你:我不知道想做什么,帮我选个方向
Career Kit:三轴定位(能力 × 兴趣 × 真实岗位数据)→ 候选方向 → 引导选定

你:这步做完了
Career Kit:打卡记录 → 沉淀能力证据 → 阶段完成自动审计

你:我拿到大厂面试了
Career Kit:事件触发洞察 → 重估计划 → 调整阶段任务

底层是 41 个 MCP 工具,覆盖建档、档案管理、数据获取(含市场调研)、分析规划、任务与漏斗、洞察产出六大类。完整清单与调用时机见工具总览。

为什么是它

ChatGPT求职网站Career Kit
真实岗位数据无有有(可抓取,含薪资)
个性化路线图泛泛而谈无分阶段 + 里程碑 + 完成标准
阶段任务打卡无无有(按次 / 按天 / 按比例)
进度追踪调整无无阶段审计 + 事件洞察
数据本地、可自托管否否是

隐私与数据边界

  • 程序数据存储在本地 ~/.career-kit/(档案主存储为 career-kit.db,JSON 为兼容镜像),报告与路线图存储在 ~/CareerKit/,不会发送到任何外部服务器。
  • 知识库是用户自有资产,不随包升级丢失。
  • 抓取只读取公开岗位 / 面经页面,请遵守来源站点条款与频率限制;本项目不提供内推、保 offer 或任何就业承诺。详见 DISCLAIMER.md。

快速开始

方式一:pipx 安装(推荐)

pipx 会把命令装进独立环境,不污染系统 Python,也不需要记 uv 的用法。

# 安装 pipx(只需一次)
python -m pip install --user pipx
python -m pipx ensurepath

# 安装 Career Kit
pipx install career-kit

# 体检
career-kit-doctor

Windows 提示 career-kit 不是命令时,重开终端,或执行 python -m pipx ensurepath。 镜像未同步时:pipx install --pip-args="--index-url https://pypi.org/simple" career-kit。

方式二:uvx 免安装

已经装了 uv 的话,可以完全不安装:

uvx --from career-kit career-kit-doctor   # 安装体检
uvx --from career-kit career-kit          # 启动 MCP 服务(stdio)

镜像未同步或安装 iv8 失败时,加官方索引: uvx --from career-kit --default-index https://pypi.org/simple career-kit。

注册到你的 AI Agent
Agentpipx / pip 安装后uvx 免安装
Claude Codeclaude mcp add career-kit -- career-kitclaude mcp add career-kit -- uvx --from career-kit career-kit
Codex CLIcodex mcp add career-kit -- career-kitcodex mcp add career-kit -- uvx --from career-kit career-kit
opencode{"mcp": {"career-kit": {"type": "local", "command": ["career-kit"], "enabled": true}}}{"mcp": {"career-kit": {"type": "local", "command": ["uvx", "--from", "career-kit", "career-kit"], "enabled": true}}}
Cursor / Windsurfcommand=career-kitcommand=uvx,args=["--from", "career-kit", "career-kit"]
方式三:源码安装
git clone https://github.com/W7uuuuz/Career-kit.git
cd Career-kit
pip install -e .

解释器很重要:注册命令里的 python 必须是执行过 pip install -e . 的那一个。本机有多个 Python 时,裸 python 可能指向缺依赖的解释器。最稳妥是 venv 绝对路径: D:\path\to\Career-kit\.venv\Scripts\python.exe(Windows)或 .venv/bin/python(macOS/Linux)。

注册命令(把 <venv-python> 换成你的绝对路径):

claude mcp add career-kit -- <venv-python> -m src.server
codex mcp add career-kit -- <venv-python> -m src.server

opencode 配置:

{"mcp": {"career-kit": {"type": "local", "command": ["<venv-python>", "-m", "src.server"], "enabled": true}}}

macOS 用户把 python 换成 python3。opencode 的 .opencode/config.json 不是 MCP 注册入口,改它是无效的。

方式四:一键安装脚本
# macOS / Linux
bash install.sh

# Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install.ps1

脚本会建好 .venv、装好依赖,并直接打印注册命令(使用绝对解释器路径)。

本地控制台(可选)
career-kit-serve --open
# 或
"<venv-python>" -m src.web --open

只监听 127.0.0.1,用于查看路线图、任务怎么做 / 资源 / 完成标准并直接打卡;还可以编辑任务、登记投递、按方向筛选调研报告,并通过 SSE 自动刷新。打卡写入同一份 SQLite 档案,MCP 下次运行时直接读到。

验证安装
career-kit-doctor
# 或
"<venv-python>" -m src.doctor

全部 OK 后,对新会话说「调用 start_session」,或直接敲 /career-kit——收到「欢迎使用 Career Kit」即接入成功。

常见问题
现象处理
pipx / uvx 报找不到 career-kit,或安装 iv8 失败默认镜像未同步:pipx 加 --pip-args="--index-url https://pypi.org/simple";uvx 加 --default-index https://pypi.org/simple
No module named 'mcp'注册用了错误解释器,改用 venv 绝对路径或 uvx
抓取报 Playwright 相关错误先执行 playwright install chromium
BOSS 提示需要登录由 Agent 运行登录脚本并打开浏览器,你只需扫码
工具列表里没有 career-kit先跑 career-kit-doctor,再检查 Agent 的 MCP 连接状态

文档

适合谁

  • 适合你,如果你:不知道做什么工作、想转行但不知道从哪开始,或者已经在找工作但不知道差在哪;会用 Claude Code / opencode 这类 AI 编程工具。
  • 暂不适合你,如果你:完全没有命令行使用经验。当前形态需要安装 Python + 注册 MCP,Web / 无安装版本在规划中。

贡献

欢迎 issue、PR 和新的企业数据源。开始前请读 CONTRIBUTING.md;新增企业源请参考 src/scrapers/_template/。

如果这个项目帮你少走了弯路,点一个 Star 就是最好的支持——它会让更多正在求职的人看到它。

开源协议

MIT

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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。