Career Break Resilience MCP

🚀 履歴書最適化MCPサーバー

AIによる履歴書最適化のためのモデルコンテキストプロトコルサーバーです。MCPアーキテクチャをClaudeと統合した動作プロトタイプを紹介します。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、履歴書最適化MCPサーバーをすぐに使い始めるための手順を説明します。

前提条件

• Node.js 18以上
• Anthropic APIキー（Claude用）

インストール

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/resume-optimizer-mcp.git
cd resume-optimizer-mcp

# 依存関係をインストールする
npm install

# 環境変数を設定する
cp .env.example .env
# .envを編集し、ANTHROPIC_API_KEYを追加する

# MCPサーバーを起動する
node server.js

Claude Desktopでの使用方法

1. Claude DesktopのMCP設定を更新する：

{
  "mcpServers": {
    "resume-optimizer": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/resume-optimizer-mcp/server.js"]
    }
  }
}

2. Claude Desktopを再起動する。
3. ツールがClaudeで利用可能になります。

✨ 主な機能

この動作プロトタイプは以下の機能を示しています：

• ✅ MCPサーバーの実装 - モデルコンテキストプロトコルを使用したカスタムツール
• ✅ Claudeの統合 - オーケストレーションのためのMCPクライアントとして動作
• ✅ ツールの組み合わせ - 複数のツールが連携して動作
• ✅ 実世界のユースケース - 履歴書最適化ワークフロー

ステータス：コアアーキテクチャが実装され、本番機能が計画されています（ロードマップを参照）。

📦 インストール

現在実装されているもの ✅

• Node.js 18+ - サーバーランタイム
• MCPプロトコル - ツールの標準化
• Claude API - MCPクライアントを介したLLMオーケストレーション
• JavaScript - コア実装

本番環境向けに計画されているもの 📋

• ベクターデータベース (Pinecone/FAISS) - 意味検索用
• Neo4j - スキル関係のマッピング
• Redis - キャッシュ層
• Docker - コンテナ化
• GCP Cloud Run - サーバーレスデプロイ
• GitHub Actions - CI/CDパイプライン

💻 使用例

基本的な使用法

# ここにはコード例がありませんが、実際のコードがあればここに表示されます。

高度な使用法

# 高度なシナリオの説明はここに記載されます。

📚 ドキュメント

主要ドキュメント

• TRADEOFFS.md 💎 - 各アーキテクチャ決定の理由
• ARCHITECTURE_PLAN.md - 本番システムの完全な設計
• MCP_TOOLS.md - ツールの仕様と例

重要な洞察

アーキテクチャ分析からの洞察：

1. MCP vs LangChain：フレームワークの利便性よりもプロトコルの標準化を選択
2. Node.js vs Python：ツール層での非同期I/OパフォーマンスのためにNode.jsを選択
3. モジュール化されたツール：各ツールは独立してテスト可能で再利用可能

🔧 技術詳細

現在のアーキテクチャ

実装済みのもの ✅

┌─────────────────────────────────────┐
│         Claude (MCP Client)         │  ← オーケストレーション
└──────────────┬──────────────────────┘
               │ MCPプロトコル
┌──────────────▼──────────────────────┐
│       MCP Server (Node.js)          │
│  ┌─────────────────────────────┐   │
│  │  Tools Layer:               │   │
│  │  • fetch-data.js            │   │  ← 実装済み
│  │  • heap-filter.js           │   │
│  │  • heap.js                  │   │
│  └─────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────┘

本番アーキテクチャ（設計済み） 📋

このプロトタイプを拡張した完全な本番システムを設計しました：

ユーザー → MCPサーバー → Claude → データベース層 (ベクターDB、Neo4j、Redis)
                              ↓
                        RAGパイプライン → 最適化された履歴書

完全なアーキテクチャドキュメント：docs/ARCHITECTURE_PLAN.md

なぜMCPを選んだのか？

他の選択肢（LangChain、カスタムAPI）よりもMCPサーバーを選んだ理由は以下の通りです：

評価したアプローチ：

主要な利点：

• 🔧 標準化されたプロトコル - 任意のMCPクライアントと動作可能
• 🧪 テスト可能性 - ツールを独立して単体テスト可能
• 🎯 関心事の分離 - ビジネスロジックをAIオーケストレーションから分離
• 📦 組み合わせ可能性 - 新しいツールを簡単に追加可能

受け入れたトレードオフ：

• 2週間の学習曲線（MCPは新しい技術）
• まだ成長途上のエコシステム（例が少ない）
• 保守性と標準化のためには価値がある

詳細な分析：docs/TRADEOFFS.md

🗺️ ロードマップ

フェーズ1：プロトタイプ ✅（現在）

• [x] MCPサーバーの実装
• [x] 基本的なツール構造
• [x] Claudeの統合
• [x] アーキテクチャドキュメント

フェーズ2：コア機能 🚧（次）

• [ ] 6セグメントのワークフローを完成させる
  • [ ] 求人情報解析器
  • [ ] 市場インテリジェンス分析器
  • [ ] ATSスキャナー
  • [ ] スキルギャップ検出器
  • [ ] 学習パス生成器
  • [ ] 履歴書最適化器
• [ ] すべてのツールの単体テスト
• [ ] 統合テスト

フェーズ3：データ層 📋（計画中）

• [ ] ベクターデータベースの統合 (FAISS)
• [ ] スキル用のグラフデータベース (Neo4j)
• [ ] キャッシュ層 (Redis)
• [ ] RAGパイプラインの実装

フェーズ4：本番環境 📋（計画中）

• [ ] Dockerコンテナ化
• [ ] GitHub ActionsによるCI/CD
• [ ] GCP Cloud Runへのデプロイ
• [ ] モニタリングと可観測性
• [ ] セキュリティ強化

🎓 学んだこと

技術スキル

• MCPプロトコル - 標準化されたAIツールインターフェースの深い理解
• Claudeの統合 - ClaudeをMCPクライアントとして使用する方法
• ツール設計 - 組み合わせ可能でテスト可能なツールの作成
• アーキテクチャ思考 - 拡張可能なシステムの設計

設計原則

1. プロトコルから始める、フレームワークではなく - 標準はフレームワークよりも長生きする
2. テスト可能性を考慮した設計 - 関心事の分離により単体テストを可能にする
3. トレードオフを文書化する - すべての決定には利点と欠点がある
4. 本番環境を念頭に置いてプロトタイプを作成する - プロトタイプを作成する際に本番アーキテクチャを考慮する

重要な洞察

TRADEOFFS.mdからの洞察：

"私はLangChainよりもMCPサーバーを選んだのは、プロトコルの標準化により任意のMCPクライアントでツールを再利用できるからです。2週間の学習曲線は長期的な保守性のためには価値がありました。これがデモを構築することとシステムを設計することの違いです。"

🧠 アーキテクチャのハイライト

本番環境での重要性

このプロトタイプは以下を示しています：

• ✅ ツール抽象化の理解
• ✅ プロトコルを重視した思考（フレームワークに依存しない）
• ✅ 関心事の分離
• ✅ 拡張のための基礎

本番環境への次のステップ：

1. データ永続化層を追加する
2. RAGパイプラインを実装する
3. 認証を追加する
4. クラウドにデプロイする
5. CI/CDを設定する

本番環境への予想時間：4 - 6週間
詳細な計画：docs/PRODUCTION_PLAN.md

🤝 コントリビュート

これは現在、プロトタイプ/学習プロジェクトです。フィードバックや提案を歓迎します！

私が探求している分野：

• MCPツール設計のベストプラクティス
• RAGパイプラインのアーキテクチャ
• 本番デプロイ戦略
• コスト最適化技術

📝 プロジェクトステータス

現在の状態：MCPアーキテクチャを示す動作プロトタイプ
コード行数：約500
実装されたツール：3
テストカバレッジ：未定（次のフェーズ）

動作しているもの：

• ✅ MCPサーバーが起動し、ツールを登録する
• ✅ Claudeがツールを検出して使用できる
• ✅ 基本的なツール機能が実装されている

次の予定：

• 🚧 6つのワークフローセグメントをすべて完成させる
• 🚧 データベースの統合を追加する
• 🚧 テストフレームワークを実装する
• 🚧 本番デプロイ

📧 連絡先

Krithika Rajendran

• 📧 メール: rkrithika1993@gmail.com
• 💼 LinkedIn: linkedin.com/in/krithika-rajendran
• 🐱 GitHub: github.com/krithika93

🎯 採用担当者向け

このプロジェクトが示すこと：

1. アーキテクチャ思考 - 完全な本番システムを設計しました（TRADEOFFS.mdを参照）
2. プロトコルの理解 - 利便性ではなく標準化のためにMCPを選択
3. 実用的なアプローチ - 動作プロトタイプを構築し、完全なビジョンを文書化
4. 本番意識 - 拡張性、テスト、デプロイを考慮

議論できる質問：

• なぜLangChainよりもMCPを選んだのか？
• これを10万ユーザーに拡張するにはどうすればよいか？
• RAGとファインチューニングのトレードオフは何か？
• MCPツールをどのようにテストするか？

学びたいこと：

• 大規模な本番GenAIパターン
• 実世界のRAGの課題
• コスト最適化技術
• AIの安全性とガバナンス

📊 プロジェクト統計

• 開始日：2024年10月
• ステータス：アクティブなプロトタイプ
• 主な焦点：MCPプロトコルと本番AIアーキテクチャの学習
• 次のマイルストーン：6つのツールのワークフローを完成させる