JSON Resume MCP 服务器

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通过分析您的代码项目，使用 AI 自动更新您的简历

安装 • 特性 • 用法 • 配置 • 贡献 • 测试

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什么是 JSON Resume MCP 服务器？

这是一个 模型上下文协议 (MCP) 服务器，它通过分析您的代码项目，增强 AI 助手更新您的 JSON Resume 的能力。 MCP 服务器提供了一些工具，允许像 Windsurf 或 Cursor 中的 AI 助手执行以下操作：

1. 检查您是否已存在 JSON Resume
2. 分析您的代码库以了解您的技术技能和项目
3. 使用有关您当前项目的详细信息来增强您的简历

使用此工具，您可以简单地要求您的 AI 助手“使用我当前的项目来增强我的简历”，它将自动分析您的代码，提取相关的技能和项目详细信息，并相应地更新您的简历。

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

特性

• 简历增强：自动分析您的代码库并将项目详细信息添加到您的简历中
• GitHub 集成：获取和更新存储在 GitHub Gists 中的简历
• AI 驱动：使用 OpenAI 生成您的项目和技能的专业描述
• TypeScript/Zod 验证：确保您的简历符合 JSON Resume 标准
• JSON Resume 生态系统：与 JSON Resume 注册表 兼容

安装

前提条件

• 具有个人访问令牌（具有 gist 范围）的 GitHub 帐户
• OpenAI API 密钥
• Node.js 18+
• 具有 MCP 支持的 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 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

添加到您的 ~/.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"
      }
    }
  }
}

用法

安装和配置完成后，您可以将以下命令与您的 AI 助手一起使用：

使用当前项目增强您的简历

询问您的 AI 助手：

"你能用我当前项目的详细信息来增强我的简历吗？"

助手将：

1. 在 GitHub 上找到您现有的简历（如果需要，创建一个新的简历）
2. 分析您当前项目的代码库
3. 生成您的项目和技能的专业描述
4. 使用新信息更新您的简历
5. 将更改保存回 GitHub
6. 提供一个链接以查看您更新后的简历

检查您的简历状态

询问您的 AI 助手：

"你能检查一下我是否有 JSON Resume 吗？"

助手将检查您是否已存在简历并显示其详细信息。

分析您的代码库

询问您的 AI 助手：

"我在这个项目中使用了哪些技术？"

助手将分析您的代码库并提供有关语言、技术和最近提交的见解。

配置

MCP 服务器需要以下环境变量：

变量	描述
GITHUB_TOKEN	您的 GitHub 个人访问令牌，具有 gist 权限
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. 克隆存储库：

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

2. 安装依赖项：

npm install

3. 在开发模式下运行：

npm run dev

这将启动 MCP 服务器，并带有用于调试的检查器工具。

贡献

欢迎贡献！以下是您可以贡献的方式：

1. Fork 存储库
2. 创建一个功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交您的更改：git commit -m '添加一些很棒的功能'
4. 推送到分支：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样式并包含适当的测试。

测试

MCP 服务器包含多个测试脚本，以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（无 API 调用）测试简历增强功能：

npx tsx tests/debug-mock.ts

完整简历增强测试

使用实时 API 调用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

为方便起见，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"
}

然后使用 npm run test:mock 等运行它们。

许可证

该项目已获得 MIT 许可证的许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• JSON Resume 用于简历标准
• 模型上下文协议 用于启用 AI 工具集成
• OpenAI 用于为 AI 简历增强提供支持