boss-mcp-assistant

v1.2.8

Published

11 days ago

Boss MCP Assistant — CDP-only MCP service for BOSS直聘 recommend, chat, and recruit automation

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caoyuchen

boss mcp codex recruiting boss-zhipin recommend

Boss MCP Assistant

推荐/聊天/招聘一键自动化筛选工具 — 自动在 BOSS 直聘上帮你筛选候选人、发送消息、批量处理招聘流程。

你只需要：打开 Chrome 浏览器 → 打开 BOSS 直聘 → 在聊天框里说"帮我筛选推荐页的人" → 它自动完成剩下的工作。

一分钟快速上手

保证能跑通的最短步骤，先试起来，再慢慢看详细说明。

第 1 步：安装 Node.js（只需做一次）

如果你电脑上已经有 Node.js，跳过这一步。

Windows 用户：

打开 https://nodejs.org
下载左边绿色的 LTS 版本（推荐）
双击安装包，一路点"下一步"直到完成
安装完成后，打开"命令提示符"（按 Win + R，输入 cmd，回车）

Mac 用户：

打开 https://nodejs.org
下载左边绿色的 LTS 版本（推荐）
双击安装包，一路点"继续"直到完成
安装完成后，打开"终端"（按 Cmd + 空格，搜索"终端"）

第 2 步：复制粘贴以下命令（一次性安装）

打开命令提示符（Windows）或终端（Mac），复制粘贴以下命令，按回车：

npm install -g boss-mcp-assistant

看到一堆文字滚动，最后出现 ✅ 或版本号就表示安装成功。

第 3 步：配置你的 AI 密钥（必须）

这个工具需要接入 AI 来帮你筛选候选人。你需要一个 API Key（可以理解成 AI 的"密码"）。

拿到 API Key 后，复制粘贴以下命令（把里面的内容换成你自己的）：

boss-mcp-assistant config set --base-url https://api.openai.com/v1 --api-key 你的API密钥 --model gpt-4o

⚠️ 请把 你的API密钥 替换成真实的密钥，例如 sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

第 4 步：启动 Chrome 调试模式

运行以下命令，工具会自动找到 Chrome 并以调试模式启动：

boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

Chrome 会打开 BOSS 直聘推荐页，登录 BOSS 直聘（重要！）。

❓ 如果提示 Chrome executable not found，说明没有自动找到 Chrome 安装路径，可以手动指定：
BOSS_RECOMMEND_CHROME_PATH="/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222
Windows 则用：
set BOSS_RECOMMEND_CHROME_PATH="C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" && boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

第 5 步：启动服务

复制粘贴以下命令：

boss-mcp-assistant start

看到 MCP server running 就成功了。保持这个窗口开着，不要关闭。

第 6 步：在 AI 编辑器里使用

在 Cursor / Trae / Claude Code 等 AI 编辑器里，直接告诉 AI：

"帮我运行 BOSS 直聘推荐页的自动化筛选，职位是后端开发，筛选 20 个候选人"

AI 会自动调用工具完成剩下的工作。

口令模板大全（复制即用）

以下所有命令，直接复制粘贴到终端即可。

安装与更新

# 首次安装
npm install -g boss-mcp-assistant

# 查看当前版本
boss-mcp-assistant --version

# 升级到最新版
npm update -g boss-mcp-assistant

# 完全卸载（同时删除所有配置）
npm uninstall -g boss-mcp-assistant && rm -rf ~/.boss-mcp-assistant

配置 API（选一个就行）

OpenAI（海外用户推荐）：

boss-mcp-assistant config set --base-url https://api.openai.com/v1 --api-key sk-你的密钥 --model gpt-4o

DeepSeek（国内用户推荐）：

boss-mcp-assistant config set --base-url https://api.deepseek.com --api-key 你的密钥 --model deepseek-chat

通义千问（阿里云）：

boss-mcp-assistant config set --base-url https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 --api-key 你的密钥 --model qwen-plus

硅基流动：

boss-mcp-assistant config set --base-url https://api.siliconflow.cn/v1 --api-key 你的密钥 --model Qwen/Qwen2-7B-Instruct

自定义模型（任何兼容 OpenAI 格式的 API）：

boss-mcp-assistant config set --base-url 你的API地址 --api-key 你的密钥 --model 模型名称

启动 Chrome 调试模式（每次使用前都要做）

# ✅ 推荐：一行命令自动启动（工具会自动找到 Chrome）
boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

如果自动查找失败，再试手动方式：

Windows：

"C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222

Mac：

/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222

⚠️ 如果 Chrome 安装路径不同，请在文件管理器里找到 chrome.exe（Windows）或 Google Chrome（Mac），右键 → 属性，复制完整路径替换上面的路径。

启动服务

boss-mcp-assistant start

检查环境

# 全面检查（推荐第一次用之前运行）
boss-mcp-assistant doctor

# 查看安装位置和配置路径
boss-mcp-assistant where

# 创建配置模板（如果配置丢了）
boss-mcp-assistant init-config

详细安装指南（有图有步骤）

什么是 Node.js？为什么要装它？

Node.js 是这个工具的运行环境。就像看电影需要播放器一样，运行这个工具需要 Node.js。

怎么检查有没有装 Node.js？ 在终端里复制粘贴这个命令：

node --version

如果显示 v18.x.x 或更高的版本号（比如 v20.x.x、v22.x.x），说明已经有了，跳过安装步骤。

如果显示 'node' 不是内部或外部命令 或 command not found，说明没有装，按下面步骤安装。

安装 Node.js（Windows）：

打开浏览器，访问 https://nodejs.org
页面左边显示的是 LTS（长期支持版），点击下载
下载完成后，双击安装包（node-vxx.x.x-x64.msi）
安装向导里全部选默认选项，一路点"Next"（下一步）
最后点"Install"（安装），等待完成
安装完成后点"Finish"（完成）
按 Win + R，输入 cmd，回车
输入 node --version，确认显示版本号

安装 Node.js（Mac）：

打开浏览器，访问 https://nodejs.org
页面左边显示的是 LTS（长期支持版），点击下载
下载完成后，双击安装包（node-vxx.x.x.pkg）
安装向导里全部选默认选项，一路点"继续"
输入你的 Mac 密码
安装完成后，打开"终端"（按 Cmd + 空格，搜索"终端"）
输入 node --version，确认显示版本号

什么是 npm？为什么要装 npm？

npm 是 Node.js 自带的"软件商店"。安装 Node.js 时 npm 会自动装好。

检查 npm 是否正常：

npm --version

显示版本号（比如 10.x.x）就是正常的。

如果显示 'npm' 不是内部或外部命令，说明 Node.js 没有安装成功，重新安装 Node.js。

什么是 API Key？从哪里获得？

API Key 是 AI 服务的"密码"。这个工具使用 AI 来分析候选人简历，所以需要一个 API Key。

方式一：使用 DeepSeek（国内用户，便宜）

打开 https://platform.deepseek.com
注册账号 → 登录
点左边的"API Keys"
点"创建 API Key"，复制并保存好

方式二：使用通义千问（阿里云，国内用户）

打开 https://dashscope.console.aliyun.com
用阿里云账号登录
点"API-KEY 管理"
创建新的 API Key

方式三：使用 OpenAI（海外用户，功能最强）

打开 https://platform.openai.com
注册账号 → 登录
点右上角头像 → "API keys"
点"Create new secret key"，复制并保存好

什么是 Chrome 远程调试模式？

这个工具需要通过 Chrome 浏览器来控制 BOSS 直聘网页。远程调试模式就是让 Chrome 打开一个"控制端口"，让工具可以操作浏览器。

每次使用前都要打开这个模式。

最简单的方法是用工具自动启动：

boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

工具会自动找到 Chrome 安装路径、以调试模式启动、并打开 BOSS 直聘推荐页。

如果自动启动失败（提示 Chrome executable not found），可以手动指定 Chrome 路径：

Mac：

BOSS_RECOMMEND_CHROME_PATH="/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

Windows（命令提示符 cmd）：

set BOSS_RECOMMEND_CHROME_PATH="C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

Windows（PowerShell）：

$env:BOSS_RECOMMEND_CHROME_PATH="C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

💡 Chrome 路径确认方法：在文件管理器找到 chrome.exe（Windows）或 Google Chrome（Mac），右键 → 属性 → 复制完整路径。

检验是否开启成功：在浏览器地址栏输入 http://localhost:9222/json/version

如果显示一段 JSON 数据（一堆花括号和文字），说明开启成功
如果打不开或显示"无法访问"，说明没有开启成功

第一次启动完整流程

按顺序执行以下命令：

# 1. 安装工具（只需做一次）
npm install -g boss-mcp-assistant

# 2. 配置 API（只需做一次）
boss-mcp-assistant config set --base-url https://api.deepseek.com --api-key sk-你的密钥 --model deepseek-chat

# 3. 打开 Chrome 调试模式（每次都要做）
boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222

# 4. 在打开的 Chrome 里登录 BOSS 直聘

# 5. 启动服务
boss-mcp-assistant start

如何更新 API / URL / Model

方法一：命令行直接改（推荐）

# 只修改 API Key
boss-mcp-assistant config set --api-key 你的新密钥

# 同时修改 baseUrl 和 model
boss-mcp-assistant config set --base-url https://api.deepseek.com --model deepseek-chat

# 查看当前的配置
boss-mcp-assistant doctor

方法二：在 AI 编辑器里面改

在 Cursor/Trae/Claude Code 里，告诉 AI：

"帮我更新筛选配置，baseUrl 改成 xxx，apiKey 改成 xxx，model 改成 xxx"

AI 会自动调用 set_screening_config 工具帮你更新，不需要重启服务。

方法三：手动改配置文件

用记事本/文本编辑打开这个文件：

Windows：

C:\Users\你的用户名\.boss-mcp-assistant\screening-config.json

Mac：

~/.boss-mcp-assistant/screening-config.json

找到这三行，改成你的值：

{
  "baseUrl": "https://api.deepseek.com",
  "apiKey": "sk-你的密钥",
  "model": "deepseek-chat"
}

保存文件后，重新启动服务（关掉当前窗口，重新运行 boss-mcp-assistant start）。

常见问题

安装时报错

| 错误提示 | 原因 | 怎么办 | |----------|------|--------| | 'npm' 不是内部或外部命令 | 没有安装 Node.js | 按上面的步骤安装 Node.js | | permission denied / EACCES | Mac 上没有权限 | 命令前面加 sudo，即 sudo npm install -g boss-mcp-assistant | | ENEEDAUTH / need auth | npm 镜像源有问题 | 运行 npm config set registry https://registry.npmjs.org 后再试 |

运行时报错

| 错误现象 | 原因 | 解决办法 | |----------|------|----------| | screening-config.json 缺失 | 忘记配置 API | 运行 boss-mcp-assistant config set ... 配置 API | | apiKey 仍是模板占位符 | API Key 还是模板值没改 | 重新配置：boss-mcp-assistant config set --api-key 真实的密钥 | | connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:9222 | Chrome 没有开启调试端口 | 运行 boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222 重新启动 | | 工具返回超时/没反应 | Chrome 没登录 BOSS 直聘 | 确认 Chrome 里打开了 BOSS 直聘并且已登录 | | MODULE_NOT_FOUND | 安装不完整 | 重新安装：npm install -g boss-mcp-assistant | | Chrome executable not found | 工具没找到 Chrome 安装路径 | 设置环境变量 BOSS_RECOMMEND_CHROME_PATH 指定 Chrome 路径 |

配置相关问题

| 问题 | 答案 | |------|------| | 配置保存在哪里？ | ~/.boss-mcp-assistant/screening-config.json（~ 表示用户目录） | | 换了一个 API 需要重启吗？ | 如果用 boss-mcp-assistant config set 命令或 MCP 工具更新的，不需要重启；手动编辑文件的需要重启 | | 可以同时配置多个 API 吗？ | 只能配置一个，切换时需要重新运行 config set | | 配置丢了怎么办？ | 运行 boss-mcp-assistant init-config 重新创建模板 |

Chrome 问题

| 问题 | 答案 | |------|------| | 必须用 Chrome 吗？ | 也可以用 Edge、Chromium 等基于 Chromium 的浏览器，但需要找到对应的路径 | | 每次都用 launch-chrome 吗？ | 是的，运行 boss-mcp-assistant launch-chrome --port 9222 即可。如果 Chrome 已经在调试模式运行，它会自动复用 | | 可以用已经打开的 Chrome 吗？ | 不可以，必须用 launch-chrome 或以 --remote-debugging-port=9222 参数启动 Chrome | | 可以用已经打开的 Chrome 吗？ | 不可以，必须关闭所有 Chrome 窗口后重新以调试模式打开 | | 打开的 Chrome 和平时用的不一样？ | 正常，调试模式会启动一个新的 Chrome 实例，你的书签和插件可能不在里面，登录 BOSS 直聘即可 |

功能一览

三大核心功能

| 功能 | 用来做什么 | 举个栗子 | |------|-----------|----------| | 推荐页筛选 | 自动扫描推荐页的候选人，按你的要求筛选 | "帮我筛选推荐页上学历本科以上、3年+ Go 经验的候选人" | | 聊天自动沟通 | 自动和候选人聊天、发消息、收简历 | "帮我给所有匹配的候选人打个招呼，问问有没有兴趣" | | 招聘渠道批量处理 | 在招聘搜索页批量处理和筛选 | "帮我在招聘页上搜索前端开发，筛选出符合条件的" |

23 个自动化工具

| 工具名称 | 作用 | |----------|------| | start_recommend_pipeline_run | 开始自动筛选推荐页 | | get_recommend_pipeline_run | 查看筛选进度 | | cancel_recommend_pipeline_run | 取消正在进行的筛选 | | pause_recommend_pipeline_run | 暂停筛选 | | resume_recommend_pipeline_run | 恢复暂停的筛选 | | list_recommend_jobs | 列出可以筛选的职位 | | run_featured_calibration | 运行推荐页位置标定 | | get_featured_calibration_status | 查看标定状态 | | run_recommend_self_heal | 运行页面自愈检查 | | boss_chat_health_check | 检查聊天页面是否正常 | | prepare_boss_chat_run | 准备聊天自动化的参数 | | start_boss_chat_run | 开始自动聊天沟通 | | get_boss_chat_run | 查看聊天进度 | | pause_boss_chat_run | 暂停聊天 | | resume_boss_chat_run | 恢复聊天 | | cancel_boss_chat_run | 取消聊天 | | run_recruit_pipeline | 运行招聘渠道流程 | | start_recruit_pipeline_run | 启动招聘流程（异步） | | get_recruit_pipeline_run | 查看招聘进度 | | cancel_recruit_pipeline_run | 取消招聘 | | pause_recruit_pipeline_run | 暂停招聘 | | resume_recruit_pipeline_run | 恢复招聘 | | set_screening_config | 在线更新配置（API Key / 模型等） |

AI 指令模板（复制即用）

以下模板可直接复制并在 Cursor / Claude Code / Trae 等 AI 编辑器中发送给 AI，AI 会自动调用对应 MCP 工具完成操作。

聊天页自动沟通 · 通用模板

请调用 boss-mcp-assistant 的聊天自动沟通工具，帮我筛选 BOSS 直聘聊天页的候选人，端口 9222。

请先调用 prepare_boss_chat_run 读取岗位列表，然后使用我指定的岗位。

岗位：<从 prepare_boss_chat_run 获取的完整岗位名称>
起始范围：unread
目标数量：all
筛选标准：
<写你的筛选条件>
打招呼消息：Hi，看了您的简历觉得比较匹配，方便沟通下吗？
通过后动作：request_cv（附带打招呼消息）

我已经确认以上所有条件。
请调用 start_boss_chat_run 启动任务。
如果返回 NEED_INPUT 或 NEED_CONFIRMATION，请根据提示补齐字段后再调用一次。
返回 ACCEPTED 和 run_id 后停止，不要自动轮询。

| 参数 | 可选值 | 说明 | |------|--------|------| | 岗位 | 从 prepare_boss_chat_run 获取 | 支持岗位名称 / 编号 / value | | 起始范围 | unread / all | 未读或全部 | | 目标数量 | 数字 / all | all = 扫到底 | | 筛选标准 | 自然语言描述 | — | | 打招呼消息 | 自定义文本 | 首条打招呼内容 | | 通过后动作 | request_cv / ask_cv / 求简历 | 请求对方发送简历 |

聊天页自动沟通 · 分场景模板

🌱 实习生筛选模板

适用于校招/实习岗位，重点筛选院校背景、专业方向、基础能力、实习经历。

请调用 boss-mcp-assistant 的聊天自动沟通工具，帮我筛选 BOSS 直聘聊天页的候选人，端口 9222。

请先调用 prepare_boss_chat_run 读取岗位列表，然后使用我指定的岗位。

岗位：<从 prepare_boss_chat_run 获取的完整岗位名称>
起始范围：unread
目标数量：all
筛选标准：
985/211 院校优先，计算机、软件工程、人工智能、数学、统计学等相关专业；
具备扎实的编程基础，熟悉至少一门编程语言（Java / Python / Go / C++）；
有相关实习经历或实验室项目经验者优先；
有开源项目贡献、竞赛获奖（ACM、Kaggle、数学建模等）者优先；
沟通表达清晰，学习能力强；
排除非技术方向或完全没有编程基础的候选人。
打招呼消息：同学你好～看了你的简历，觉得你的专业背景和我们团队的方向比较匹配，方便发一份详细简历，我们进一步沟通一下吗？
通过后动作：request_cv

我已经确认以上所有条件。
请调用 start_boss_chat_run 启动任务。
如果返回 NEED_INPUT 或 NEED_CONFIRMATION，请根据提示补齐字段后再调用一次。
返回 ACCEPTED 和 run_id 后停止，不要自动轮询。

实习生场景变体（按岗位类型）：

| 岗位方向 | 筛选重点 | 打招呼话术 | |----------|---------|-----------| | 前端开发实习生 | HTML/CSS/JS/TS 基础、React/Vue 项目经验 | "同学你好，看了你的前端项目经验很符合我们团队的要求，方便发份简历聊聊吗？" | | 后端开发实习生 | Java/Go/Python、数据库、计算机网络基础 | "同学你好，你的技术基础很扎实，和我们后端团队的方向很匹配，方便沟通一下吗？" | | AI/算法实习生 | 机器学习/深度学习基础、Python、论文/竞赛经历 | "同学你好，看到你有 AI 相关的研究经历，很感兴趣，方便发份详细简历吗？" | | 产品实习生 | 产品思维、用户调研能力、原型工具使用、相关实习 | "同学你好，你的产品实习经历和我们团队很契合，方便聊聊你的想法吗？" | | 运营实习生 | 内容运营/用户运营经验、数据分析能力、工具熟练度 | "同学你好，看了你的运营经历觉得和我们很匹配，方便发份简历沟通一下吗？" |

💼 社招筛选模板

适用于有工作经验的候选人，重点考察技术深度、项目经验、行业匹配度、团队协作。

请调用 boss-mcp-assistant 的聊天自动沟通工具，帮我筛选 BOSS 直聘聊天页的候选人，端口 9222。

请先调用 prepare_boss_chat_run 读取岗位列表，然后使用我指定的岗位。

岗位：<从 prepare_boss_chat_run 获取的完整岗位名称>
起始范围：unread
目标数量：all
筛选标准：
3年以上后端开发经验，精通 Go 或 Java，熟悉微服务架构；
有分布式系统设计经验，熟悉 Kafka / Redis / MySQL 等中间件；
有高并发、高可用系统实战经验；
有主导或深度参与过大型项目架构设计者优先；
有互联网大厂或同行业背景者优先；
学历本科及以上，计算机相关专业；
排除仅有前端开发经验、运维经验或非技术背景的候选人。
打招呼消息：您好，看了您的职业背景觉得非常匹配我们团队的资深后端岗位，方便沟通一下详细情况吗？
通过后动作：request_cv

我已经确认以上所有条件。
请调用 start_boss_chat_run 启动任务。
如果返回 NEED_INPUT 或 NEED_CONFIRMATION，请根据提示补齐字段后再调用一次。
返回 ACCEPTED 和 run_id 后停止，不要自动轮询。

社招场景变体（按岗位类型）：

| 岗位方向 | 筛选重点 | 打招呼话术 | |----------|---------|-----------| | 前端架构师 | 5年+前端经验、React/Vue 深度使用、工程化/性能优化、Node.js 经验 | "您好，您的前端技术沉淀和架构经验很吸引我们，方便聊聊技术细节吗？" | | Java 高级工程师 | 3年+ Java 经验、Spring 全家桶、微服务、高并发实战 | "您好，您的 Java 技术栈非常契合我们团队，方便沟通下项目经验吗？" | | 产品经理 | 3年+产品经验、B端/C端产品方法论、数据分析驱动、行业认知 | "您好，看了您的产品经历觉得和我们的方向很一致，方便聊聊产品思考吗？" | | 数据分析师 | SQL / Python、AB 测试、数据建模、业务分析能力、数据驱动思维 | "您好，您的数据分析背景和我们团队很匹配，方便发份简历沟通一下吗？" | | 技术管理岗 (TL/总监) | 8年+经验、团队管理经验、架构决策能力、跨部门协作、行业视野 | "您好，您的技术管理经验和行业视野非常符合我们的需求，方便深入沟通吗？" | | 运维/SRE | Linux 系统管理、K8s / Docker、CI/CD、监控体系、故障排查能力 | "您好，看了您的运维背景觉得非常匹配，方便沟通下技术细节吗？" | | Web3/区块链 | Solidity / Rust、智能合约、DeFi / NFT 项目经验、安全意识 | "您好，您的区块链项目经验很符合我们的方向，方便详细聊聊吗？" |

真实示例（社招）：

请调用 boss-mcp-assistant 的聊天自动沟通工具，帮我筛选 BOSS 直聘聊天页的候选人，端口 9222。

请先调用 prepare_boss_chat_run 读取岗位列表，然后使用我指定的岗位。

岗位：资深后端开发工程师 _ 北京 35-50K
起始范围：unread
目标数量：all
筛选标准：
5年以上后端开发经验，精通 Go 或 Java；
有分布式系统设计经验；
有高并发、微服务架构经验；
排除只有前端或运维经验的候选人。
打招呼消息：Hi，看了您的技术背景觉得比较匹配我们后端团队的职位，方便沟通下吗？
通过后动作：request_cv

我已经确认以上所有条件。
请调用 start_boss_chat_run 启动任务。
如果返回 NEED_INPUT 或 NEED_CONFIRMATION，请根据提示补齐字段后再调用一次。
返回 ACCEPTED 和 run_id 后停止，不要自动轮询。

执行流程说明

| 步骤 | 推荐页 | 聊天页 | |------|--------|--------| | 1. 读取岗位 | list_recommend_jobs | prepare_boss_chat_run | | 2. 启动任务 | start_recommend_pipeline_run | start_boss_chat_run | | 3. 补齐确认 | 若返回 NEED_CONFIRMATION，按 pending_questions 补齐 | 同左 | | 4. 查看状态 | get_recommend_run(run_id) | get_boss_chat_run(run_id) | | 暂停 | pause_recommend_pipeline_run | pause_boss_chat_run | | 恢复 | resume_recommend_pipeline_run | resume_boss_chat_run | | 取消 | cancel_recommend_pipeline_run | cancel_boss_chat_run |

在 AI 编辑器中使用（MCP 配置）

如果你用 Cursor

打开 Cursor → Settings → Features → MCP Servers
点 "+ Add New MCP Server"
类型选 command
Name 填 boss-mcp-assistant
Command 填：

boss-mcp-assistant start

点 "Save"

然后在聊天框里告诉 Cursor：

"帮我用 BOSS 直聘推荐页筛选一下后端开发的候选人，目标 20 个" "帮我运行聊天自动化，给匹配的候选人打招呼"

如果你用 Claude Code

claude mcp add boss-mcp-assistant -- npx -y boss-mcp-assistant start

如果你用 Trae（含 trae-cn）

boss-mcp-assistant install --agent trae-cn

许可

MIT

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Keywords

Readme

Boss MCP Assistant

一分钟快速上手

第 1 步：安装 Node.js（只需做一次）

第 2 步：复制粘贴以下命令（一次性安装）

第 3 步：配置你的 AI 密钥（必须）

第 4 步：启动 Chrome 调试模式

第 5 步：启动服务

第 6 步：在 AI 编辑器里使用

口令模板大全（复制即用）

安装与更新

配置 API（选一个就行）

启动 Chrome 调试模式（每次使用前都要做）

启动服务

检查环境

详细安装指南（有图有步骤）

什么是 Node.js？为什么要装它？

什么是 npm？为什么要装 npm？

什么是 API Key？从哪里获得？

什么是 Chrome 远程调试模式？

第一次启动完整流程

如何更新 API / URL / Model

方法一：命令行直接改（推荐）

方法二：在 AI 编辑器里面改

方法三：手动改配置文件

常见问题

安装时报错

运行时报错

配置相关问题

Chrome 问题

功能一览

三大核心功能

23 个自动化工具

AI 指令模板（复制即用）

推荐页筛选

聊天页自动沟通 · 通用模板

聊天页自动沟通 · 分场景模板

🌱 实习生筛选模板

💼 社招筛选模板

执行流程说明

在 AI 编辑器中使用（MCP 配置）

如果你用 Cursor

如果你用 Claude Code

如果你用 Trae（含 trae-cn）

许可