1. 服务概述
一句话简介：AI原生的职业副驾驶，作为MCP服务器运行在您的AI客户端中，帮助发现职位、评估匹配度并定制求职申请——本地优先，零API密钥，使用您已有的模型。
- 服务名称：crosswalk-mcp
- 版本号：M1（首个发布版本）
- 开发者/提供方：Mohakgarg5
- 协议类型：MCP (Model Context Protocol)
2. 核心功能
该MCP服务提供以下主要功能：
- setup_profile：从自由格式描述存储结构化的用户档案
- add_resume：解析并存储带标签的简历版本（支持DOCX/PDF/文本）
- list_resumes：列出已存储的简历
- fetch_jobs：从Greenhouse、Lever和Ashby获取实时职位
- score_fit：数值匹配评分 + 结构化的优势/差距分析
- explain_fit：Markdown格式的叙述性分析——为什么匹配、差距、定位建议
3. 使用场景
该服务适合在以下情况下使用：
- 在AI对话中设置和管理个人职业档案
- 搜索和发现符合条件的工作机会
- 评估个人与特定职位的匹配程度
- 获取个性化的求职建议和定位分析
- 管理多个版本的简历
4. 接入方式
4.1 服务端点
传输协议：stdio（本地运行）
数据存储：~/.crosswalk/state.db（本地SQLite数据库）
4.2 认证与权限
零API密钥：所有AI工作通过MCP sampling运行，回调到您的AI客户端模型
本地优先：数据不会离开您的机器
4.3 数据格式
档案和简历：结构化JSON格式存储
职位数据：从ATS系统实时获取
4.4 服务器配置
快速安装：
npx crosswalk-mcp install重启Claude Desktop后即可使用。
5. 接口定义
| 工具名称 | 功能描述 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| setup_profile | 存储用户档案 | 自由格式描述 | 结构化档案 |
| add_resume | 添加简历 | 文件路径 + 标签 | 解析后的简历数据 |
| list_resumes | 列出简历 | 无 | 简历列表 |
| fetch_jobs | 获取职位 | 筛选条件 | 职位列表（来自Greenhouse/Lever/Ashby） |
| score_fit | 匹配评分 | 职位信息 | 数值评分 + 优势/差距分析 |
| explain_fit | 匹配解释 | 职位信息 | Markdown叙述性分析 |
6. 快速开始
6.1 环境要求
- Node.js
- MCP兼容的客户端（如Claude Desktop）
6.2 示例代码
安装后使用示例：
- "Set up my profile: I'm a PM with 2 years at Acme, want NYC or remote, looking at AI infra."
- "Add my resume from ~/Documents/resume.pdf, label it 'Generic PM'."
- "Find PM roles at H-1B sponsors with 0.8+ confidence."
- "Why am I a fit for the Stripe Payments PM role?"
开发命令：
npm install npm test # 运行vitest测试 npm run dev # 通过stdio运行MCP服务器 npm run build # 构建dist/server.js和dist/cli.js7. 注意事项
- 零API密钥：所有AI工作通过MCP sampling运行，使用您已有的模型
- 本地优先：档案、简历和职位缓存存储在本地SQLite数据库中
- 开放职位图谱：公司→ATS注册表是MIT许可的JSON数据集，可通过PR添加公司
- 路线图：M2将支持简历定制、求职信生成；M3将添加管道跟踪器；M4将扩展到200+公司
- 许可证：MIT
