在 AI 助手里用心动简历

三件工具

每件都返回一份 Markdown 报告（给人看）加一份结构化 JSON（给助手用），口径与网页版完全一致。

接入方式

服务名可随意取，下面统一用 xindong-resume；配置写法以各客户端当前文档为准。

1. 1Claude Code

   终端里一条命令（加 `--scope user` 对所有项目生效）

   claude mcp add --transport http xindong-resume https://resume.zalize.com/mcp

2. 2Claude Code / 通用 JSON

   项目根 `.mcp.json`（Claude Code 要求远程服务写明 `type`）

   {
     "mcpServers": {
       "xindong-resume": {
         "type": "http",
         "url": "https://resume.zalize.com/mcp"
       }
     }
   }

3. 3Cursor

   项目 `.cursor/mcp.json` 或全局 `~/.cursor/mcp.json`

   {
     "mcpServers": {
       "xindong-resume": {
         "url": "https://resume.zalize.com/mcp"
       }
     }
   }

4. 4任意 MCP 客户端 / 命令行

   支持 Streamable HTTP 的客户端填 URL 即可；curl 直接调

   curl -s https://resume.zalize.com/mcp \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
     -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"extract_jd_keywords","arguments":{"jd_text":"Java 后端工程师：熟悉 Spring Boot、MySQL，本科及以上，3 年以上经验"}}}'

隐私与边界

不保存输入

简历与 JD 只在本次请求内计算，不写数据库、不进日志正文；每次请求彼此独立，没有会话。服务器只累计每件工具被调用了多少次（一个数字），不记录谁调的、也不记录传了什么。

不调用大模型

三件工具全部是站内同一套确定性规则（与编辑器诊断面板、JD 匹配页同源），不会编造简历里没有的经历，同样输入永远同样输出。

无需登录、无需 key

匿名直连；入参有长度上限（简历 60,000 字、JD 20,000 字）防止误传整本文档。

只读工具

每件工具都标注 readOnlyHint / idempotentHint，AI 助手可以放心重试；它们不会替你改简历，改哪里由你和助手决定。

常见问题