Supercharge Your Job Search: Automate with MCP, Astra, Langflow and Arize
le 4 mai 2025
Vous avez du mal à trouver l'emploi idéal ? Il est temps de dynamiser votre recherche d'emploi grâce à la technologie ! Aujourd'hui, je vais vous montrer comment optimiser votre recherche d'emploi en créant un serveur MCP et en automatisant l'ensemble du processus grâce à des outils de pointe comme Astra et Arize.
À la fin de cet article, vous comprendrez comment configurer votre propre serveur pour rechercher des entreprises correspondant à vos centres d'intérêt et même expérimenter avec des agents d'IA pour optimiser votre recherche et l'adapter à vos besoins. C'est parti !
🏢 Utilisation de l'API « Recherche d'Entreprise »
L'API « Recherche d'Entreprise », proposée par le gouvernement français, est un outil open source permettant de collecter des données sur des milliers d'entreprises. En l'intégrant à votre recherche, vous pouvez affiner vos résultats selon des critères tels que le code postal, le département et la région. 🌎
Cette API est une excellente ressource pour toute personne à la recherche d'employeurs ou de clients potentiels. C'est un moyen rapide et efficace d'accéder aux données publiques des entreprises. Pour commencer, vous pouvez accéder à l'API ici. 🔗
🤖 Pourquoi utiliser MCP pour la recherche d'emploi ?
Qu'est-ce que MCP (Model Context Protocol) ? En termes simples, MCP est un protocole ouvert qui transforme les chatbots LLM (Large Language Models) traditionnels en agents intelligents capables d'effectuer des tâches spécifiques en fonction des saisies utilisateur. En créant votre propre serveur MCP, vous pouvez demander à votre IDE (environnement de développement intégré) de vous aider dans des tâches comme la recherche d'emploi pendant que vous codez ! Génial, non ? 💡
Dans cette étape, vous allez configurer un serveur MCP simple pour la recherche d'emploi, capable de gérer vos requêtes. L'avantage de MCP est qu'il fonctionne parfaitement avec divers outils pour récupérer des informations précises sur les entreprises qui vous intéressent. Vous pouvez même spécialiser vos recherches pour trouver des entreprises correspondant à vos critères spécifiques.
Pour configurer votre propre serveur MCP, suivez les instructions de ce tutoriel Jolicode (https://jolicode.com/blog/mcp-the-open-protocol-that-turns-llm-chatbots-into-intelligent-agents).
Intégration d'Astra pour le stockage de données
Une fois votre serveur MCP configuré, il est temps d'intégrer AstraDB. AstraDB est une solution de base de données cloud native qui vous permet de stocker, de gérer et d'interroger facilement de grands ensembles de données.
Pour optimiser vos recherches, vous pouvez vectoriser vos documents avec Astra, afin que chaque requête renvoie des résultats très pertinents. Toutes les données métier récupérées depuis l'API Recherche d'Entreprise peuvent être stockées dans AstraDB.
Pour commencer à utiliser AstraDB, inscrivez-vous ici et connectez-le à votre serveur MCP. Vous devrez ajouter vos clés API Astra à votre projet pour un fonctionnement optimal.
📈 Surveillance avec Arize
Une fois votre serveur MCP opérationnel avec Astra, il est temps de surveiller les performances de vos modèles d'IA avec Arize. Arize est une plateforme de surveillance conçue pour les modèles d'IA, vous permettant de suivre leurs performances et de les améliorer au fil du temps. 🌟
Arize simplifie l'analyse des performances de vos modèles de recherche, vous permettant d'ajuster les paramètres et de tester différents agents d'IA. Ceci est essentiel pour garantir un traitement aussi précis et efficace que possible de vos requêtes de recherche. 🔍
Pour vous inscrire à Arize et commencer à surveiller vos modèles, rendez-vous sur ce lien. 📱
🤖 Expérimentation avec Langflow pour les modèles RAG
Allons maintenant plus loin en intégrant Langflow. Langflow est un outil de création de modèles RAG (Récupération, Augmentation, Génération), qui vous permet de combiner les atouts des grands modèles de langage (LLM) avec des sources de données externes, comme votre base de données Astra.
Avec Langflow, vous pouvez créer des chatbots intelligents capables de répondre à des requêtes spécifiques en fonction de vos résultats de recherche d'emploi. Vous pouvez l'intégrer à la base de données Astra et à Arize pour suivre les performances et améliorer la précision.
Suivez le guide d'installation de Langflow pour l'intégrer à votre système. 🧑💻
🏁 Mise en place
À ce stade, vous disposez de :
- Un serveur MCP pour gérer les requêtes de recherche d'emploi.
- AstraDB pour stocker et vectoriser les données d'entreprise.
- Arize pour surveiller et améliorer vos modèles d'IA.
- Langflow pour créer des modèles RAG avancés pour des recherches plus intelligentes et plus efficaces.
Combinés, tous ces outils optimiseront votre recherche d'emploi, vous permettant de vous concentrer sur les entreprises prioritaires et les postes spécifiques, tout en automatisant une grande partie du processus de récupération et d'analyse des données.
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N'hésitez pas à me contacter pour toute question et n'oubliez pas de partager cet article avec vos amis qui pourraient bénéficier de l'automatisation de leur recherche d'emploi. Joyeux 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