job-search-mcp
Local MCP server that manages a job search using Markdown files, enabling skills tracking, gap analysis, and offer pipeline management via Claude.
README
job-search-mcp
Servidor MCP local que gestiona una busqueda de empleo sobre archivos Markdown.
El servidor no razona. El usuario habla con Claude, y Claude usa este servidor para leer y escribir sus archivos con una estructura fija. El cerebro es el cliente; esto es la memoria y las manos.
De un solo usuario, sin red, sin base de datos.
Concepto central: dos archivos separados
Es la idea que sostiene todo lo demas.
perfil-skills.mdes lo que YA se tiene. Todo a nivel[solido]o[parcial], nunca huecos. Un termino entra aqui solo cuando el usuario confirma que lo tiene.radar-huecos.mdes lo que el mercado pide y no se tiene, cada termino con un contador de cuantas ofertas objetivo lo han pedido. Ordenado por contador: lo de arriba es lo mas urgente de aprender.
Ciclo de vida de una skill: nace como hueco cuando una oferta la pide, su contador sube cada vez que otra oferta la vuelve a pedir, y se gradua cuando el usuario confirma que la ha adquirido: sale del radar y entra en el perfil con su nivel. Ese es el unico camino de hueco a perfil.
Modelo de datos
Todo vive en DATA_DIR, un directorio que es a la vez una boveda de Obsidian.
El MCP escribe los .md y Obsidian los renderiza: la misma carpeta, cero
conflicto.
DATA_DIR/
perfil/
perfil-skills.md - [solido|parcial] Termino (nota) bajo '## Categoria'
radar-huecos.md - [contador: N] Termino (Categoria). Fuentes: a; b
criterios.md prosa libre: que hace que una oferta merezca el tiempo
cv.md CV en Markdown, fuente de la evidencia concreta
ofertas/
AAAA-MM-empresa.md frontmatter YAML + analisis + registro de estados + notas
Estados de una oferta:
analizada -> solicitada -> entrevista -> oferta -> aceptada, con dos salidas
laterales desde cualquier punto: denegada y descartada.
El servidor nunca regenera un archivo
Parsea solo las lineas que reconoce y edita esa linea concreta, dejando el
resto de bytes intactos. El discriminador es el patron (- [contador: N] ), no
la posicion: por eso una seccion ## Reglas llena de vinietas normales convive
sin problema con las lineas de datos.
Esto es deliberado. Los archivos los edita tambien un humano en Obsidian, asi que el formato es del usuario, no del servidor.
Superficie MCP
Resources (solo lectura, los adjunta el usuario)
| URI | Contenido |
|---|---|
profile://skills |
perfil-skills.md |
profile://gaps |
radar-huecos.md, ordenado por contador al servir |
profile://cv |
cv.md |
profile://criteria |
criterios.md |
offers://list |
tabla del pipeline: estado, empresa, puesto, score |
offers://{id} |
una oferta entera: analisis, estados y notas |
Tools (escriben, los invoca el modelo)
| Tool | Que hace |
|---|---|
record_gap(term, category, source) |
Sube el contador en 1 y anade la fuente. Si no existe, lo crea con 1. Nunca duplica. |
list_gaps() |
Huecos ordenados por contador descendente. |
confirm_skill(term, level, evidence, category?) |
La graduacion: saca del radar y mete en el perfil. Descarta las fuentes: al perfil solo viaja la evidencia. |
update_skill_level(term, level) |
Cambia solido/parcial de algo que ya esta en el perfil. |
save_offer(id, title, company, markdown, score?, salario?, url?, tags?) |
Crea o actualiza una oferta. Al actualizar conserva estado y notas. |
set_offer_status(id, status) |
Mueve por el ciclo de vida y lo anota con fecha. |
add_offer_note(id, note) |
Nota fechada en "Notas de entrevista". |
ping() |
Diagnostico: responde y dice sobre que DATA_DIR trabaja. |
Prompt (lo invoca el usuario)
analyze_offer devuelve la plantilla de analisis rellenada con perfil, CV y
criterios leidos del disco en ese instante, mas las instrucciones de guardar
la oferta con save_offer y registrar cada hueco con record_gap. Debajo se
pega el texto de la oferta.
Instalacion
Requiere Node >= 18 (probado con 24).
npm install
npm run build
Configuracion: una unica variable de entorno.
| Variable | Por defecto |
|---|---|
JOB_MCP_DATA_DIR |
~/Desktop/Productivo/Trabajo/Perfil |
Comprobar que arranca (imprime la ruta de datos y se queda esperando en stdio):
$env:JOB_MCP_DATA_DIR="<ruta a la boveda>"
node build/index.js
Registrarlo en un cliente
Es un servidor stdio: el cliente lo lanza como proceso hijo. La declaracion tiene siempre esta forma:
{
"command": "node",
"args": ["<ruta al repo>/build/index.js"],
"env": { "JOB_MCP_DATA_DIR": "<ruta a la boveda>" }
}
- Claude Code:
~/.claude.json, oclaude mcp add job-search --scope user -- node <ruta>/build/index.js. - Claude Desktop: bloque
mcpServersenclaude_desktop_config.json. Usa la ruta absoluta del ejecutable de node: Desktop se lanza desde el explorador y no hereda el PATH.
Las rutas concretas de esta maquina estan en
SETUP.local.md, fuera de git.
La regla que mas tiempo cuesta aprender
Cada
npm run buildobliga a reiniciar el cliente.
Un servidor MCP por stdio se lanza una vez, cuando arranca el cliente, y ese proceso se queda vivo. No hay recarga en caliente. Cerrar la ventana de Claude Desktop no basta: hay que salir desde el icono de la bandeja del sistema.
Sintoma tipico: pides un tool nuevo y el cliente jura que no existe.
Desarrollo
npm run build # tsc -> build/
npm test # tsc + node --test "build/**/*.test.js" (40 tests)
npm run watch # recompilar al guardar
src/
index.ts solo cablea: resources + tools + prompts + transporte stdio
config.ts DATA_DIR y rutas derivadas
resources.ts los 6 resources
tools.ts los 8 tools, con sus esquemas Zod
prompts.ts analyze_offer
lib/
markdown.ts primitivas por linea: cabeceras, secciones, EOL, normalize
skills.ts perfil-skills.md
radar.ts radar-huecos.md y los contadores
offers.ts frontmatter, estados y notas
graduate.ts confirm_skill: la operacion que cruza los dos archivos
files.ts el UNICO modulo con I/O
src/lib/* son funciones puras con la forma
(contenido, args) -> { contenido, changed, message }. Por eso los tests no
tocan el disco y corren en 100 ms.
graduate.ts devuelve los dos contenidos nuevos sin escribir: quien llama
persiste ambos o ninguno. Es lo mas cerca de una transaccion que tiene sentido
aqui.
Nunca uses console.log en el servidor. stdout es el canal JSON-RPC y
escribir ahi rompe el protocolo. Los logs van a console.error (stderr).
Probar el servidor sin ningun cliente, hablandole JSON-RPC crudo:
$msgs = @(
'{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"m","version":"0"}}}'
'{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'
'{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}'
)
$msgs | node build/index.js
Donde aparece cada primitivo en el cliente
Los tres primitivos tienen puntos de entrada distintos, segun quien decide usarlos:
| Primitivo | Quien lo invoca | Donde aparece |
|---|---|---|
| Prompt | el usuario | menu / |
| Tool | el modelo | no se invoca desde un menu: se pide hablando |
| Resource | el usuario | menu de adjuntar |
Obsidian
El DATA_DIR es una boveda. Dos plugins, y de momento solo estos:
- Dataview: tabla viva del radar ordenada por contador, y tabla de ofertas filtrada por estado, apoyada en el frontmatter YAML.
- Kanban: el pipeline de ofertas como tablero por estado.
La vista de grafo y los [[enlaces]] salen gratis.
Fuera de alcance
Sin base de datos (son Markdown a proposito, legibles y versionables a mano), sin interfaz web, sin scraping de portales, sin multiusuario, sin nube. Corre local.
Las mejoras aparcadas estan en IDEAS.md.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。