Supercharge Your Job Search: Automate with MCP, Astra, Langflow and Arize

der 4. Mai 2025

Haben Sie Schwierigkeiten, den richtigen Job zu finden? Dann ist es an der Zeit, Ihre Jobsuche mit Technologie zu verbessern! Heute zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre Jobsuche optimieren, indem Sie einen MCP-Server erstellen und den gesamten Prozess mit innovativen Tools wie Astra und Arize automatisieren.

Am Ende dieses Beitrags erfahren Sie, wie Sie Ihren eigenen Server einrichten, um nach Unternehmen zu suchen, die Ihren Interessen entsprechen, und sogar mit KI-Agenten experimentieren, um Ihre Suche effizienter und individueller zu gestalten. Los geht's! 🎯

🏢 Nutzung der „Recherche d'Entreprise“-API

Die Recherche d'Entreprise-API der französischen Regierung ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie Daten zu Tausenden von Unternehmen sammeln können. Durch die Integration in Ihre Suche können Sie Ihre Ergebnisse anhand von Kriterien wie Postleitzahl, Departement und Region verfeinern. 🌎

Diese API ist eine hervorragende Ressource für alle, die potenzielle Arbeitgeber oder Kunden suchen. Sie bietet einen schnellen und effizienten Zugriff auf öffentliche Unternehmensdaten. Für den Einstieg können Sie die API hier aufrufen. 🔗

🤖 Warum MCP für die Jobsuche nutzen?

Was ist MCP (Model Context Protocol)? Kurz gesagt: MCP ist ein offenes Protokoll, das traditionelle LLM-Chatbots (Large Language Models) in intelligente Agenten verwandelt, die basierend auf Benutzereingaben spezifische Aufgaben ausführen können. Indem Sie Ihren eigenen MCP-Server erstellen, können Sie Ihre IDE (Integrated Development Environment) dazu auffordern, Sie bei Aufgaben wie der Jobsuche zu unterstützen, während Sie programmieren! Wie cool ist das denn? 💡

In diesem Schritt konfigurieren Sie einen einfachen MCP-Server für die Jobsuche, der Anfragen aus Ihren Jobsuchanfragen verarbeiten kann. Das Besondere an MCP ist, dass es nahtlos mit verschiedenen Tools zusammenarbeitet, um präzise Informationen über Unternehmen abzurufen, die Sie interessieren. Sie können Ihre Suche sogar spezialisieren, um Unternehmen zu finden, die Ihren spezifischen Kriterien entsprechen.

Um Ihren eigenen MCP-Server einzurichten, folgen Sie der Schritt-für-Schritt-Anleitung in diesem Tutorial von Jolicode. 🔧

🔧 Astra zur Datenspeicherung integrieren

Nachdem Sie Ihren MCP-Server eingerichtet haben, können Sie AstraDB integrieren. AstraDB ist eine Cloud-native Datenbanklösung, mit der Sie große Datensätze einfach speichern, verwalten und abfragen können.

Um Ihre Suche noch effizienter zu gestalten, können Sie Ihre Dokumente mit Astra vektorisieren, sodass jede Suchanfrage hochrelevante Ergebnisse liefert. Alle von der Recherche d'Entreprise API abgerufenen Geschäftsdaten können in AstraDB gespeichert werden. 📊

Um AstraDB zu nutzen, registrieren Sie sich hier und verbinden Sie es mit Ihrem MCP-Server. Für einen reibungslosen Betrieb müssen Sie Ihre Astra-API-Schlüssel zu Ihrem Projekt hinzufügen.

📈 Monitoring mit Arize

Sobald Ihr MCP-Server mit Astra läuft, können Sie die Leistung Ihrer KI-Modelle mit Arize überwachen. Arize ist eine Monitoring-Plattform für KI-Modelle, die Ihnen hilft, die Leistung zu verfolgen und Ihre Modelle kontinuierlich zu verbessern. 🌟

Mit Arize können Sie die Leistung Ihrer Suchmodelle leicht erkennen, Parameter anpassen und mit verschiedenen KI-Agenten experimentieren. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Ihre Suchanfragen so genau und effizient wie möglich verarbeitet werden. 🔍

Um sich bei Arize anzumelden und mit der Überwachung Ihrer Modelle zu beginnen, besuchen Sie diesen Link. 📱

🤖 Experimentieren mit Langflow für RAG-Modelle

Lassen Sie uns nun einen Schritt weitergehen und Langflow integrieren. Langflow ist ein Tool zum Erstellen von RAG-Modellen (Retrieve, Augment, Generate), mit dem Sie die Stärken großer Sprachmodelle (LLMs) mit externen Datenquellen wie Ihrer Astra-Datenbank kombinieren können.

Mit Langflow können Sie intelligente Chatbots erstellen, die spezifische Anfragen basierend auf Ihren Jobsuchergebnissen beantworten können. Sie können Langflow mit der Astra-Datenbank und Arize integrieren, um die Leistung zu überwachen und die Genauigkeit zu verbessern.

Befolgen Sie die Langflow-Einrichtungsanleitung, um es in Ihr System zu integrieren. 🧑‍💻

🏁 Alles zusammenfügen

Sie verfügen nun über:

  • MCP-Server zur Bearbeitung von Jobsuchanfragen.
  • AstraDB zur Speicherung und Vektorisierung von Unternehmensdaten.
  • Arize zur Überwachung und Verbesserung Ihrer KI-Modelle.
  • Langflow zur Erstellung fortschrittlicher RAG-Modelle für intelligentere und effizientere Suchen.

Die Kombination dieser Tools optimiert Ihre Jobsuche. Sie können sich auf Unternehmen mit hoher Priorität und spezifische Positionen konzentrieren und gleichzeitig einen Großteil des Datenabruf- und Analyseprozesses automatisieren. 🔄

🧪 Sehen Sie sich den Quellcode an.Workflows?

Bringen wir deine Karriere mit Technologie auf das nächste Level! 🚀

Bei Fragen kannst du dich gerne an mich wenden und diesen Kurs gerne mit Freunden teilen, die von der Automatisierung ihrer Jobsuche profitieren könnten. Viel vibe coding! 🎉

Ressources

  • API Recherche d’Entreprises : https://www.data.gouv.fr/fr/dataservices/api-recherche-dentreprises
  • rag-playground in Python : https://github.com/acantarero/rag-playground
  • Real-time document Q&A using Pulsar, Cassandra, and langchain : https://github.com/acantarero/wikipedia_demo
  • 📨 Build an Email-Powered AI Agent (using Langflow and Twilio) : https://www.youtube.com/watch?v=Nkek6TCCUzE
  • Arize AI : https://github.com/Arize-ai
  • Phoenix : https://github.com/Arize-ai/phoenix
  • Arize Python SDK Reference : https://arize-client-python.readthedocs.io/en/latest/
  • Create an experiment with Arize : https://github.com/datastaxdevs/build_accurate_ai_langflow_arize/blob/main/langflow_arize.ipynb
  • How to Build a Real-World RAG Chatbot That Actually Works (N8N + Vectorize) : https://www.youtube.com/watch?v=o6QHoUXXnaM
  • How To Get The Most Out Of Vibe Coding | Startup School : https://www.youtube.com/watch?v=BJjsfNO5JTo
  • Background credit Slidebean : https://unsplash.com/photos/turned-on-pendant-lamps-TpGIpUF67po