Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Search jobs on verified employer job boards. Every link is the employer's own posting.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://openings.avagama.co/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http openings https://openings.avagama.co/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"openings": {
"url": "https://openings.avagama.co/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"openings": {
"type": "http",
"url": "https://openings.avagama.co/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://openings.avagama.co/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน avagama.co แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.65) เข้า registry 24 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A free, candidate-safe job search for AI agents.
Openings indexes public company job boards into a private index on your machine and exposes it to any MCP client. Your agent can find roles that fit a resume, explain the fit with evidence, and propose truthful resume improvements. Installed this way there are no accounts and no API keys; there are never model calls and never a way to submit an application.
Two ways to run it, with different data rules:
| On your machine (this package) | Hosted connector at openings.avagama.co/mcp | |
|---|---|---|
| Sign-in | None | Email code, so an account exists |
| Job index | Built and stored on your machine | Ours, shared |
| Resume | Parsed in memory for one request, never written to disk | Sent to our server, processed in memory for that request, then discarded |
| What we receive | Crawl reports, plus anonymous usage events unless you turn them off | The same usage record, keyed to your account |
Both are covered in Sharing crawls and usage and on the privacy page.
Install Bun 1.3 or newer, then the package with whichever package manager you use:
bun add --global openings
npm install --global openings
yarn global add openings
Bun must be on your PATH either way; it is the runtime the server runs on.
Add the server to your MCP client:
{
"mcpServers": { "openings": { "command": "openings-mcp", "args": [] } } }
Then ask your agent something like:
Show me what Openings covers in India. If that looks useful, use my resume to find backend roles, including good jobs whose titles I would not have searched for. Rank by evidence and explain every gap.
On first use the agent downloads the shared index of every verified source in one call, reports real coverage, and only then asks for a resume; only missing or stale sources are crawled, in batches of 25. Results come back in three buckets: direct title matches, hidden roles found through grounded title families, and stretch roles, each with separate evidence and keyword scores. The index lives under ~/.openings.
The job-seeker quickstart has sample prompts, an example conversation, privacy details, and common errors.
| Tool | What it does |
|---|---|
prepare_job_search | Builds or refreshes the index for your countries and reports coverage. Uses the network, never touches a resume. |
get_job_coverage | Reports current coverage with no network access. |
recommend_jobs | Ranks jobs against a resume and explicit intent. Returns direct, hidden, and stretch results with evidence. Performs at most one scoped refresh; refresh.policy: "never" guarantees no crawl. |
analyze_job_fit | Explains one job against verbatim resume evidence: supported, transferable, unsupported, and screening risks. |
optimize_resume | Proposes grounded suggestions, an additive diff, or revised Markdown. Never invents experience. |
search_jobs | Resume-free keyword, location, country, remote, and stated-experience search, newest first. country takes a two-letter code such as IN. Optional experienceYears compares stated min/max ranges, excluding unknowns unless includeUnknownExperience: true. Results include pagination.total and pagination.nextOffset; request the next page with that offset, unchanged filters, and maxAgeDays set to the returned window.daysUsed. Restart pagination after index refresh; this is not a frozen snapshot cursor. Without maxAgeDays, search widens through 7/14/30/all days until at least five results exist. |
get_job | Returns one job with its full description. |
There is deliberately no form-fill, apply, or submit tool. The only thing Openings writes is your own job index.
bun install
bun run src/mcp.ts # stdio MCP server bun run src/cli.ts crawl --country IN # build the index bun run src/cli.ts search "platform engineer" --remote bun run src/cli.ts get greenhouse:anthropic:12345
CLI commands return JSON. Search refreshes a missing or stale index automatically; pass --offline to guarantee no network request. The source entrypoint stores its index under .openings in the working directory unless OPENINGS_DATA_DIR is set. The included .mcp.json is picked up when this repository is installed as a Codex plugin.
Discovery campaigns, source verification, corpus expansion, coverage reports, and lock recovery are documented in the maintainer guide.
Append a candidate to data/source-candidates.json and run verification. Never edit the generated catalog in data/companies.json by hand.
{
"companyName": "Example", "companyDomain": "example.com", "sourceUrl": "https://job-boards.greenhouse.io/example", "cohorts": ["IN"], "discoveredFrom": { "channel": "community", "reference": "issue-123" } }
bun run src/cli.ts sources verify data/source-candidates.json
The verifier resolves the canonical board endpoint, validates its payload, applies the provider's identity check, and regenerates the catalog atomically. Rejected candidates are reported with a machine-readable reason. Boards discovered without a known company website can enter as *board-verified* sources instead, admitted on the provider's own identity and marked provider_board in the catalog so tools and pages can label them; see the maintainer guide. cohorts records why a source was selected for a country campaign; eligibility is always decided per job. An optional slug keeps existing job IDs stable when it differs from the first label of the company domain.
The packaged server reports each source you crawl to the shared Openings aggregator at openings.avagama.co, which merges reports from every install and publishes the result. New installs download the published index for their countries on first setup instead of crawling every source. Only public job data is sent in crawl reports, never resume content.
The server also sends anonymous usage events so we can see what people search for and improve coverage. Each install gets a random ID on first run, stored in the data directory. An event records the tool that ran, the countries, the intent fields you passed (roles, seniority, skills, remote, query text), the IDs of jobs you opened, and the skill and title values the parser extracted from a resume. It never includes the resume text, the quoted evidence, your name, or contact details, and no IP address is stored with it. Set OPENINGS_USAGE=off to stop usage events while keeping the shared index, or set OPENINGS_AGGREGATOR_URL to an empty string to keep everything local. The source entrypoint reports only when the aggregator variable is set.
On startup the server makes one request to the npm registry to learn the latest version. If yours is older, every tool result carries an updateAvailable note so your AI app can tell you to run bun add --global openings. Nothing on your machine is changed automatically. Set OPENINGS_UPDATE_CHECK=off to skip the check.
Job data comes straight from public ATS endpoints and is stored only on your machine. Your MCP client reads the resume file and passes its content to a tool; Openings never sees the path, and it never writes the resume to disk, logs it, or sends it anywhere.
One thing derived from a resume does leave your machine while usage reporting is on, which is the default: the skill and title words the parser extracted, in the anonymous event described in Sharing crawls and usage. Never the resume text, the quoted evidence, your name, or your contact details. OPENINGS_USAGE=off stops it, and an empty OPENINGS_AGGREGATOR_URL keeps everything local.
Every proposed change stays subject to your review.
bun test
bun run typecheck bun run test:live # one real board per provider, needs internet
MIT