Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt
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ApplyWise

von tanmayagrawal21Version 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.tanmayagrawal21/applywise

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Job search and form filling; dry run by default, real submits need your approval or consent.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "applywise": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "applywise"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add applywise -- uvx applywise

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "applywise": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "applywise"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "applywise": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "applywise"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto tanmayagrawal21 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7266 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 72 % der anderen 7266 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7266 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist ApplyWise sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 15 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert gestern
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 21 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

job-apply-mcp (ApplyWise)

An MCP server that finds jobs and fills applications for you, and stops before anything irreversible. It is modular (pluggable platforms, LLM providers, browser drivers), parallel, token-frugal (compact, paginated output) and local-first (routine form fields go to Ollama, LM Studio or MLX on your machine; only hard prose escalates). Works with any MCP client on macOS, Linux and Windows.

[!WARNING]

Alpha. Field results from the first live dogfooding run (one user, one night, ~330 discovered postings):

search, ranking, dedupe and planning work end to end, and the browser driver now fills and verifies

complete Greenhouse and Lever forms, but no application has yet been submitted unattended. Most

Greenhouse boards are reCAPTCHA-protected, so the tool fills the form and hands the final click to you

(handoff), which is the intended behaviour. Free-text questions need writing.reviewer = "router" (local strict

review) to go out without you. Expect rough edges; every irreversible step is gated, logged and

never retried when the outcome is uncertain.

Install as a Claude Code plugin

The repository is also a Claude Code plugin marketplace. The applywise plugin starts the MCP server for you (pinned to a reviewed version) and adds a skill that tells Claude how to use the tools safely:

claude plugin marketplace add tanmayagrawal21/job-apply-mcp

claude plugin install applywise@applywise

Then run init and doctor from the quickstart below in your own terminal, and check /mcp for plugin:applywise:applywise. The same safety model applies: dry run by default, a human approves every real submit, and visible CAPTCHAs always come back to you; logins, codes and account creation stay with you unless you open a consent window yourself (safety model, items 7 and 8). To update, run claude plugin update applywise@applywise. How releases and the version pin work: docs/release.md.

5-minute quickstart

You need uv (or pipx). No clone required.

# 1. Create config.toml, profile.toml, controls.toml (asks a few questions; --yes to skip them)

uvx --from git+https://github.com/tanmayagrawal21/job-apply-mcp job-apply-mcp init

2. Put your real details in the profile it printed the path of, then check everything

uvx --from git+https://github.com/tanmayagrawal21/job-apply-mcp job-apply-mcp doctor

3. Add the printed snippet to your MCP client (guides for ten clients: docs/clients/)

claude mcp add --transport stdio job-apply -- uvx --from git+https://github.com/tanmayagrawal21/job-apply-mcp job-apply-mcp

Then ask your assistant: "search jobs at greenhouse:examplecorp for data roles, plan the best one, and do a dry run." Everything is a dry run until you set dry_run = false.

Install alternatives: pipx install git+https://github.com/tanmayagrawal21/job-apply-mcp (then the command is just job-apply-mcp), or pip install into a virtualenv. After the first PyPI release, uvx applywise (the PyPI distribution is applywise; the job-apply-mcp command stays as an alias). Optional extras: [browser] (Playwright), [agent], [jobspy], [mlx], [hf], [litellm], [keyring].

Features

AreaWhat you get
DiscoveryParallel search over Greenhouse, Lever, Ashby, SmartRecruiters, Workday and JobSpy boards, paginated
Policy gatesSkip by sponsorship, citizenship, clearance, experience, graduation window, salary floor, employer patterns
Runsrun_applications / job-apply-mcp run: links you pass, job links you emailed yourself (read-only mail) and discovery in one run, a run report and feedback applied to the next run
ApplyingPlatform API where possible, browser driver otherwise, generic LLM-assisted adapter for other sites
Local LLM routingComplexity-scored tiers (small/medium/large/narrative), fallbacks, optional cloud, your MCP client as last resort
Profile builderCollects the questions your profile could not answer, ranks them, and asks you (profile_questions, answer_profile_question, job-apply-mcp profile ask); the model never supplies an answer
AuthorizationPer-country facts ([authorization] for your home_country, [authorization. ] for others); no default country, and unknown countries stay unresolved
WritingCover letters and answers with style rules, banned phrases and gap-avoidance checks
ProvenanceEvery generated text is recorded and can be verified or edited by you
DedupeStore of applications plus optional confirmation-email ingest so you never apply twice
Control layerQuotas, mode switch, attestation and recipient guards, prose lint, prompt-injection screen
Transportsstdio (default) and streamable HTTP with bearer token
Operationsinit, doctor, Dockerfile, CI on Linux/macOS/Windows
Run statuses

Every posting in a run_applications / run_report result has exactly one status, with a why where useful (ADR-0049):

StatusMeaning
submittedLive submit sent; a confirmation may follow
confirmedReconciliation confirmed the submission
dry_run_okDry run complete: a live run would submit it (see live_preview for quotas; the row's captcha mode says whether a captcha would stop it: docs/tools.md)
needs_humanYou must act; why says what (unresolved fields, review gate, awaiting approval, verification code)
quota_blockedA daily, per-platform or per-run quota refused the live submit; nothing was sent
skippedNot attempted; why says why (policy, duplicate, prose not approved yet, max_applications reached)
unsupported_siteNo enabled adapter handles the host
unknownOutcome unclear (for example a roadblock after the click); verify by hand
failedAn error

max_applications (a whole number >= 1) caps the eligible postings a run handles (ready to submit, or needing you), the same in dry and live mode; skipped and unsupported postings do not count. A dry run also returns live_preview with what the current live quotas would allow. Live submits also count against the daily (25 per rolling 24 h), per-platform (10) and per-run (10) limits; a user config can lower or raise them.

Safety model

  1. Dry-run by default. dry_run = true unless you change it; init always writes it.
  2. Approval tokens. plan_application returns a token bound to a hash of the exact answers. A real submit needs that token, so what you reviewed is what is sent (apply.auto_approve turns this off; do not).
  3. Control layer. Independent checks run before every side effect: daily and per-run quotas, single-submit guard, recipient deny-list, prose lint, page-text injection screen, apply_enabled kill switch. Add your own rules in controls.toml.
  4. Hard stops. Visible CAPTCHA challenges and attestation checkboxes matching policy.stop_phrases (for example "no AI used") always return needs_human. They are not configurable away. Verification codes are entered only when the USER types them, confirms a granted prefill (ADR-0026/0027), or consented to unattended runs from a terminal (item 8). Account creation is off by default; it needs accounts.auto_create = true in your own user config file AND an open credentials consent window (ADR-0046).
  5. No invented facts. Answers come from your profile or are marked; unresolved required fields stop the run. Autonomy level (ADR-0052). [answers] autonomy in your own user config decides what the agent may assume when you are not available: strict (default: every unresolved field waits for you), safe_default (decline contact/marketing permission, the configured "how did you hear" default, "decline to self-identify"), or infer (also skill/experience questions about a tool or technology, answered from your resume: Yes only when it clearly says so, otherwise No; willingness, availability, location and terms questions are never inferred). Authorization/visa/identity, background and other screening, accommodation, recording, attestations, legal agreements and employment terms, salary without a policy, start date and location facts are never assumed. Every assumed answer is labelled (assumed, plan, evidence, run report); after promote_after (3) assumptions of one question you are asked once and your answer is reused. A project file or env var can only make the level stricter. init asks which level to use; control_status shows it.
  6. Privacy. Profile and secrets stay on your machine, are never committed, and API keys are read only from the environment. See SECURITY.md.
  7. Credentials never reach the model. ATS logins live in the OS keychain (job-apply-mcp vault add --username U, password prompted without echo). The browser fills them straight into the page; MCP exposes only vault_status (hosts, never secrets). At most 2 sign-in attempts per host per run; a lockout or wrong password stops that host (ADR-0046).
  8. Consent window (optional, ADR-0048). job-apply-mcp consent --for 24h (or --per-run, --max N, --scopes ...) is typed once, in a terminal, per period you choose. Inside the window submissions are approved automatically (logged with the consent id), a page whose only bot check is an invisible widget is submitted with one click, and an emailed code is read from the newest message of the expected sender and entered once. Unattended codes stay off until verification.trusted_authserv_ids lists your own mail server's Authentication-Results id (user config only), so a spoofed sender cannot supply a code. You review the results afterwards (list_applications). consent --revoke ends it; consent_status (MCP) is read-only and no tool can create one.
  9. Owner-only questions (ADR-0050). Contact, messaging and marketing permissions (SMS, WhatsApp, calls, email, job alerts, talent community) are never answered Yes; only your own optin: answer applies, and only to a single, plain permission question. Otherwise they stay with you, or are declined (labelled assumed) at answers.autonomy = "safe_default" or "infer" (item 5). Authorization and sponsorship come only from structured per-country facts.
  10. You make the final click (optional, ADR-0058). Set [browser] final_click = "human" with headless = false. The agent fills and verifies each form, brings the tab to the front, and never clicks Submit. You click. A watcher reads the page every 3 s, for up to human_click_timeout_s (900 s by default), and records the submission once the site shows its success page. run_applications then hands you one filled tab at a time. The setting only tightens: any config layer can set human, and only your own user config can switch it back to agent.

Known limitation: Ashby with reCAPTCHA Enterprise. Ashby forms protected by reCAPTCHA Enterprise silently reject or challenge automated submit clicks, even when the widget is invisible. Use final_click = "human" for these postings.

Transports

job-apply-mcp                                                  # stdio (what clients launch)

job-apply-mcp --transport http --host 127.0.0.1 --port 8765 # http://127.0.0.1:8765/mcp JOB_APPLY_MCP_TOKEN=... job-apply-mcp --transport http --host 0.0.0.0 # non-local: token required

HTTP binds loopback by default; any other address refuses to start without JOB_APPLY_MCP_TOKEN (Authorization: Bearer ...). Use a TLS reverse proxy for network access. A Dockerfile is included (no browser by default; --build-arg BROWSER=1 adds Playwright and Chromium).

Do

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen