Cv MCP

🚀 Frank MCP 個人履歴サーバー

Frank MCP 個人履歴サーバーは、FastMCP プロトコルに基づいて構築されたマイクロサービスです。主に個人履歴データと関連機能を提供するために使用されます。このサーバーでは、個人のプロフィール取得、スキルリスト取得、履歴内容の検索、メディアリソースのリンク取得など、複数のツール（Tool）が実装されています。

✨ 主な機能

Frank MCP 個人履歴サーバーで実装されている主なツールは以下の通りです。

• get_profile: 個人の基本プロフィールを取得します。
• get_skills: 個人のスキルリストを取得します。
• search_cv: 履歴の特定の内容を検索します。
• get_company_experience: 指定した会社の勤務経験を取得します。
• get_resume_link: 個人履歴の PDF ファイルのダウンロードリンクを取得します。
• get_picture_link: 個人のアバター画像ファイルのダウンロードリンクを取得します。

📚 詳細ドキュメント

プロジェクト構造

このサーバーは Node.js と Bun 言語をベースに構築されており、主に以下の部分で構成されています。

1. Server: Bun で構築された HTTP サービスで、ポート 3001 を監視し、標準入出力（stdio）と Server-Sent Events（SSE）の 2 種類の接続方式を提供します。
2. Tools: 上述の様々なツール（Tool）を実装しており、各ツールは独立した関数またはモジュールに対応しています。
3. Resources: 個人履歴の PDF ファイルやアバター画像ファイルなどの静的リソースを提供します。

プロジェクト設定

プロジェクトのルートディレクトリには、以下の重要なファイルが含まれています。

• package.json: Node.js と Bun の依存関係管理ファイルです。
• Dockerfile: Docker コンテナの構築に使用する設定ファイルです。
• mcp.json: MCP サーバーの情報を設定するファイルで、接続方式や環境変数が含まれます。

💻 使用例

MCP サービスへの接続

CLI クライアントを通じた接続

# stdio モードで接続
npx fastmcp dev "bun run start"

# SSE モードで接続
npx fastmcp connect http://localhost:3001/sse

Cursor での設定

1. Cursor を開き、設定画面に移動します。
2. 左側のサイドバーで「機能」オプションをクリックします。
3. 「MCP サーバー」の部分までスクロールします。
4. 「新しい MCP サービスを追加」ボタンをクリックします。
5. 以下の情報を入力します。
   • サービス名: frank-cv-mcp
   • stdio モードの場合:
     • タイプ: command
     • コマンド: bun run start
   • SSE モードの場合:
     • タイプ: url
     • URL: http://localhost:3001/sse
6. 「保存」をクリックします。

リクエストフローの例

基本情報の取得

// 個人のプロフィールを取得
const profile = await client.callTool("get_profile", {});

// スキルリストを取得
const skills = await client.callTool("get_skills", {});

// 履歴の Markdown 形式のドキュメントを取得
const cvMarkdown = await client.accessResource("cv://frankgoortani");

特定の経験の検索

// AI 関連の経験を検索
const aiExperience = await client.callTool("search_cv", {
  query: "ai"
});

// 指定した会社の勤務経験を取得
const uberExperience = await client.callTool("get_company_experience", {
  company: "Uber"
});

メディアリンクの取得

// 履歴の PDF ダウンロードリンクを取得
const resumeLink = await client.callTool("get_resume_link", {});

// アバター画像のダウンロードリンクを取得
const pictureLink = await client.callTool("get_picture_link", {});

Docker の使用

このプロジェクトは Docker イメージとしてパッケージ化でき、Synology NAS やその他のコンテナオーケストレーションプラットフォームで使用できます。

前提条件

• システムに Docker がインストールされている必要があります。

Docker イメージの構築

1. プロジェクトのルートディレクトリ（Dockerfile が含まれている場所）に移動します。
2. 以下のコマンドを実行してイメージを構築します。必要に応じてイメージ名を変更できます。

docker build -t cv-mcp .

Docker コンテナの実行

1. 構築が完了したら、コンテナを実行します。

docker run -d -p 8080:3001 --name cv-mcp frank_cv_mcp