Boss直聘 MCP 服务器

让OpenClaw在BOSS直聘上根据个人上传的简历自动找寻合适的岗位并打招呼沟通。

功能特性

• 📄 简历解析：支持PDF和DOCX格式，自动提取姓名、电话、邮箱、技能、工作经验等信息
• 🔍 智能岗位搜索：根据简历信息搜索匹配的工作岗位
• 🎯 智能匹配：基于技能、经验、学历等维度计算岗位匹配度分数
• 🤝 自动打招呼：批量向匹配的HR发送打招呼消息
• 🔐 登录管理：支持BOSS直聘账号登录，保存cookies避免重复登录
• 🛡️ 反机器人检测：内置多重防护机制，降低被封禁风险
• 🌐 HTTP Server模式：支持HTTP接口，兼容更多MCP客户端
• 🐳 Docker支持：提供Docker镜像，快速部署

反检测功能

功能	说明
浏览器指纹随机化	随机化User-Agent、视口大小
行为模拟	人类鼠标移动、滚动、点击模式
请求频率限制	可配置的速率限制器
智能延时	随机化操作间隔
验证码检测	自动检测滑块验证码
代理IP支持	支持代理IP池轮换
错误重试机制	自动处理错误并重试

安装

cd Project1

# 使用 pip 安装依赖
pip install -e .

# 安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium

多种运行方式

方式一：STDIO模式（默认，兼容OpenClaw）

# 直接运行
python -m boss_mcp.server

在OpenClaw中配置：

{
  "mcpServers": {
    "boss-zhipin": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "boss_mcp.server"],
      "cwd": "你的项目路径/Project1/src"
    }
  }
}

方式二：HTTP Server模式（推荐，支持更多客户端）

# 启动HTTP服务（默认端口18061）
python -m boss_mcp.server_http

# 或使用命令行
boss-mcp-http

支持的客户端配置：

Claude Code CLI:

claude mcp add --transport http boss-zhipin http://localhost:18061/mcp

Cursor:

// .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "boss-zhipin": {
      "url": "http://localhost:18061/mcp",
      "description": "BOSS直聘 MCP"
    }
  }
}

VSCode:

// .vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "boss-zhipin": {
      "url": "http://localhost:18061/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

Cline:

{
  "boss-zhipin": {
    "url": "http://localhost:18061/mcp",
    "type": "streamableHttp"
  }
}

方式三：Docker部署（最简单）

# 拉取镜像
docker pull xpzouying/boss-zhipin-mcp

# 或使用 docker-compose
cd docker
docker compose up -d

登录方式

方式一：MCP工具登录

使用 boss_login 工具进行登录（会保存cookies）

方式二：独立登录工具（推荐）

# 交互式登录
python -m boss_mcp.login --phone 13800138000 --password yourpassword

# 检查登录状态
python -m boss_mcp.login --check

方式三：Docker环境登录

# 先启动MCP服务（会提示需要登录）
docker compose up boss-mcp

# 登录后cookies会保存到 data 目录

工具函数说明

1. boss_login

登录BOSS直聘账号（支持反机器人检测）

参数：

• phone: 手机号
• password: 密码
• headless: 是否无头模式运行浏览器（默认false）
• use_proxy: 是否使用代理IP（默认false）
• enable_anti_detection: 是否启用反检测功能（默认true，推荐开启）
• max_requests_per_minute: 每分钟最大请求数（默认8）

2. load_resume

解析本地简历文件

参数：

• resume_path: 简历文件路径（支持PDF和DOCX）

3. search_jobs

搜索岗位

参数：

• keyword: 搜索关键词
• city: 期望城市
• experience: 工作经验要求
• education: 学历要求
• salary: 薪资范围
• page_count: 搜索页数（默认3）

4. match_and_greet

根据简历匹配岗位并打招呼

参数：

• keyword: 搜索关键词
• min_score: 最低匹配分数阈值（0-100，默认30）
• max_count: 最多打招呼数量（默认10）
• custom_message: 自定义打招呼消息

5. get_recommended_jobs

根据简历智能推荐岗位

参数：

• keyword: 搜索关键词
• min_score: 最低匹配分数（默认50）
• max_count: 返回的最大数量（默认20）

6. check_login_status

检查当前登录状态

7. get_resume_info

获取已加载的简历信息

8. close_browser

关闭浏览器会话

MCP Inspector 调试

npx @modelcontextprotocol/inspector

打开浏览器后配置：

• URL: http://localhost:18061/mcp
• 点击 Connect
• 点击 List Tools 查看所有工具

常见问题

Q: 登录显示成功但实际上没有登录？

A:

1. 使用非无头模式重新登录：headless: false
2. 检查是否需要验证码
3. 登录网页版BOSS直聘确认账号状态

Q: HTTP模式无法连接？

A:

• 非Docker环境：使用本机IP地址访问
• Docker环境：使用 http://host.docker.internal:18061/mcp

Q: 发布/打招呼失败？

A:

1. 检查账号是否被风控限制
2. 检查网络连接是否稳定
3. 降低请求频率

示例对话

用户：帮我登录BOSS直聘
AI：调用 boss_login 工具

用户：解析我的简历 c:/users/xxx/简历.pdf
AI：调用 load_resume 工具，解析并显示简历信息

用户：帮我找Python开发的工作
AI：调用 search_jobs 工具，搜索并展示岗位列表

用户：给我推荐匹配度最高的工作
AI：调用 get_recommended_jobs 工具，展示推荐岗位

用户：向这些公司打招呼
AI：调用 match_and_greet 工具，自动打招呼

项目结构

Project1/
├── src/boss_mcp/
│   ├── __init__.py
│   ├── server.py          # STDIO MCP服务器
│   ├── server_http.py      # HTTP MCP服务器
│   ├── boss_client.py     # BOSS直聘客户端
│   ├── anti_detection.py  # 反检测模块
│   ├── resume_parser.py   # 简历解析
│   └── login.py           # 独立登录工具
├── docker/
│   ├── Dockerfile
│   └── docker-compose.yml
├── pyproject.toml
├── README.md
└── .env.example

注意事项

1. 首次使用需要手动登录BOSS直聘，之后会保存cookies
2. 建议使用headless=false模式首次登录，以便处理验证码
3. 打招呼频率不要太高，避免被封号
4. 遵守BOSS直聘平台规则，不要滥用自动化功能
5. 同一账号不能在多个网页端同时登录

技术栈

• Python 3.10+
• Playwright (浏览器自动化)
• FastAPI (HTTP Server)
• MCP Protocol