Career

지윤성의 경력·프로젝트·성과를 자연어로 질의하는 MCP 서버. 리크루터가 자기 LLM 클라이언트(Claude Desktop 등)에서 "지윤성의 3D 관련 프로젝트 알려줘", "비용을 줄인 사례는?" 이라고 직접 물어보게 만드는, 살아있는 이력서 데모입니다.

실행 증거

아래 이미지는 2026-07-14에 클린 가상환경에서 MCP stdio 연결 후 tools/list와 get_impact를 실제 호출한 결과입니다.

검증	결과
pip install -e ".[dev]"	통과 (Python 3.14.5)
python -m pytest -q	4 passed
MCP initialize · tools/list	통과 — 3 tools
get_impact 호출	통과 — API 키 불필요

get_projects와 get_impact는 로컬 데이터만 사용합니다. 자연어 답변을 생성하는 ask_career에만 ANTHROPIC_API_KEY가 필요합니다.

왜 만들었나

"MCP를 이해했다"를 자기소개와 결합한 메타 데모. 리크루터가 직접 써보게 되는 이력서라 기억에 남고, LinkedIn 게시물 훅("제 경력을 MCP 서버로 만들었습니다")으로도 활용할 수 있습니다.

노출 도구

도구	설명
ask_career(question)	경력 전반에 대한 자연어 질문에 근거 기반으로 답변
get_projects(topic)	특정 주제(예: "3D", "LLM")의 프로젝트 반환
get_impact()	정량적 성과 목록 반환

빠른 시작

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env          # ANTHROPIC_API_KEY (ask_career에만 필요)

# MCP 없이 바로 테스트
python -m src.cli "지윤성의 3D 관련 프로젝트 알려줘"
python -m src.cli "비용을 절감한 사례가 있어?"

# 단위 테스트
python -m pytest -q

get_projects / get_impact 는 API 키 없이도 동작합니다(순수 검색). ask_career만 LLM 사용.

MCP 클라이언트 연결 (Claude Desktop)

{
  "mcpServers": {
    "career": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/career-mcp/server.py"],
      "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..." }
    }
  }
}

데이터 커스터마이징

data/profile.md 를 수정하면 됩니다. ## 헤딩 단위로 섹션이 나뉘고, 질의 시 관련 섹션이 검색됩니다.

기술 스택

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라이선스

MIT