JSON Resume MCP 服务器

通过分析您的编码项目，使用 AI 自动更新简历

安装 • 功能 • 使用方法 • 配置 • 贡献 • 测试

什么是 JSON Resume MCP 服务器？

这是一个 模型上下文协议 (MCP) 服务器，它增强了 AI 助手的能力，使其能够通过分析您的编码项目来更新您的 JSON 简历。MCP 服务器提供了工具，使像 Windsurf 或 Cursor 中的 AI 助手能够：

1. 检查您是否已有 JSON 简历
2. 分析您的代码库以了解您的技术技能和项目
3. 使用当前项目的详细信息增强您的简历

有了这个工具，您可以简单地要求您的 AI 助手“用我当前的项目增强我的简历”，它会自动分析您的代码，提取相关的技能和项目细节，并相应地更新您的简历。

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

功能

• 简历增强：自动分析您的代码库并将项目详情添加到您的简历中
• GitHub 集成：从 GitHub Gists 获取并更新您的简历
• AI 支持：使用 OpenAI 生成专业的项目和技能描述
• TypeScript/Zod 验证：确保您的简历遵循 JSON 简历标准
• JSON 简历生态系统：与 JSON 简历注册表 兼容

安装

前提条件

• 带有个人访问令牌（具有 gist 范围）的 GitHub 账户
• OpenAI API 密钥
• Node.js 18+
• 支持 MCP 的 IDE（Windsurf 或 Cursor）

通过 Smithery 安装

要通过 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

将以下内容添加到您的 Windsurf 或 Cursor 配置中：

Windsurf

打开设置 → MCP 服务器并添加：

{
  "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

添加到您的 ~/.cursor/mcp_config.json 文件中：

{
  "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

一旦安装并配置好，您可以使用以下命令与您的 AI 助手交互：

使用当前项目增强您的简历

询问您的 AI 助手：

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

助手将会：

1. 在 GitHub 上找到你现有的简历（如果需要的话可以创建一个新的）
2. 分析你当前项目的代码库
3. 生成对你项目和技能的专业描述
4. 用新信息更新你的简历
5. 将更改保存回 GitHub
6. 提供一个链接以查看更新后的简历

检查您的简历状态

询问您的 AI 助手：

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

助手会检查您是否有现有的简历并显示其详细信息。

分析您的代码库

询问您的 AI 助手：

"What technologies am I using in this project?"

助手将分析您的代码库，并提供关于语言、技术及最近提交的见解。

配置

MCP 服务器需要以下环境变量：

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

开发

要在开发模式下运行服务器：

1. 克隆仓库：

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

1. 安装依赖项：

npm install

1. 以开发模式运行：

npm run dev

这将以调试工具启动 MCP 服务器。

贡献

欢迎贡献！以下是您可以如何贡献的方法：

1. Fork 仓库
2. 创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交您的更改：git commit -m 'Add some amazing feature'
4. 推送到该分支：git push origin feature/amazing-feature
5. 打开一个 Pull Request

请确保您的代码遵循现有的风格并且包含了适当的测试。

测试

MCP 服务器包含多个测试脚本来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。

在运行测试之前，请设置您的环境变量：

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

验证您的 OpenAI API 密钥是否正常工作：

npx tsx tests/check-openai.ts

模拟简历增强

使用模拟数据测试简历增强功能（不调用 API）：

npx tsx tests/debug-mock.ts

完整简历增强测试

通过实时 API 调用来测试完整的简历增强过程：

npx tsx tests/debug-enhance.ts

MCP 协议测试

测试 MCP 服务器协议通信：

node tests/test-mcp.js

添加到 package.json

为了方便，您可以将这些测试命令添加到您的 package.json 中：

"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"
}

然后通过 npm run test:mock 等方式运行它们。

许可证

此项目根据 MIT 许可证许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• JSON Resume 提供了简历标准
• Model Context Protocol 使能够集成 AI 工具
• OpenAI 为 AI 简历增强提供了动力