Mehr-Agenten-Karriere-Mentor entwickelt mit Ollama und MCP für lokale KI
Ein Entwickler hat ein Multi-Agenten-KI-System namens "AI Career Mentor" gebaut, das Lebensläufe liest und umfassende Karriere-Intelligenzberichte erstellt. Das System läuft vollständig lokal mit Ollama und llama3, benötigt keine API-Schlüssel und verursacht keine externen Kosten.
Technische Architektur
Das System besteht aus fünf spezialisierten Agenten, die ihre Ausgaben verkettet weitergeben:
- Jeder Agent erhält die Ausgabe des vorherigen Agenten als gemeinsamen Kontext
- Der Roadmap-Agent kennt Ihre Kompetenzlücken vom Analyse-Agenten
- Der Gehalts-Agent kennt Ihre Roadmap vom vorherigen Agenten
- Diese Verkettung macht den Bericht im Verlauf der Pipeline zunehmend intelligenter
Tech-Stack-Details
- KI-Engine: Ollama + llama3 (100 % lokal)
- RAG-System: FAISS + SentenceTransformers zur Indizierung Ihrer Wissensdatenbank
- Tool-Schicht: MCP (Model Context Protocol) – FastAPI startet den MCP-Server als Subprozess und kommuniziert über stdio JSON-RPC
- Lebenslauf-Verarbeitung: pdfplumber zum Lesen von PDF-Lebensläufen
- Frontend: React
MCP-Implementierungshinweise
Der Entwickler fand den Aufbau mit MCP besonders interessant. MCP ist der offene Standard von Anthropic, um KI mit Tools zu verbinden, wobei ein Server mit jedem Client arbeiten kann. Das System verbindet sich auch über eine Konfigurationsdatei mit Claude Desktop, sodass Claude alle 9 Tools direkt aufrufen kann.
Ein bemerkenswerter Fehler, auf den man stieß: MCP SDK v1.x änderte die Handler-Signaturen vollständig. Alte Code übergibt ein vollständiges Request-Objekt, während neuer Code Name und Argumente direkt entpackt. Dies verursachte erhebliche Debugging-Zeit.
Berichtsausgaben
Das System generiert einen vollständigen Karriere-Intelligenzbericht, der Folgendes umfasst:
- Lebenslaufanalyse
- Identifizierung von Kompetenzlücken
- 6-Monats-Roadmap
- Gehaltsstrategie
- Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche
Alle Komponenten laufen in einem Durchgang nach der Verarbeitung des Lebenslaufs.
Ressourcen
Das Projekt ist auf GitHub mit einer Videoanleitung verfügbar. Der Entwickler merkt an, dass die RAG-Einrichtung und die MCP-Client/Server-Verknüpfung die kniffligsten Teile der Implementierung waren.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch
Telegram-Bot zur Verwaltung von Headless-Claude-Code-Kanälen via tmux
Ein Telegram-Bot ohne Abhängigkeiten in Python, der Claude Code Channels-Sitzungen in tmux auf einem headless Server startet, stoppt und überwacht, mit Watchdog-Auto-Neustart.
Knowledge Raven: Ein durchsuchbares Wissensdatenbank-Plugin für Claude
Knowledge Raven ist ein Tool, das es Claude ermöglicht, Ihre Dokumente aus Quellen wie Confluence, Notion, Google Drive, Dropbox und GitHub über ein Claude Desktop-Plugin oder einen MCP-Server zu durchsuchen. Es bietet semantische Suche, Stichwortsuche und vollständige Dokumentenabrufe.
RCFlow: Open-Source-Orchestrierer für Claude Code, Codex und OpenCode mit Multi-Session-Verwaltung
RCFlow ist ein AGPL-v3-Orchestrator für KI-Coding-Agenten (Claude Code, Codex, OpenCode) und bietet eine einheitliche Benutzeroberfläche zur Verwaltung paralleler Sitzungen über mehrere Rechner hinweg, mit Worktree-Unterstützung, Aufgabenplanung, Artefaktverfolgung und Live-Telemetrie.
Blender MCP Server mit über 100 Tools, erstellt mit Claude Code
Ein Entwickler hat einen MCP-Server für Blender erstellt, der über 100 Werkzeuge in 14 Kategorien bietet und es KI-Codierungsagenten ermöglicht, Blenders Beleuchtung, Animation, Rendering und Geometry Nodes über natürliche Sprachbefehle zu steuern. Die gesamte Codebasis wurde mit Claude Code geschrieben, was dabei half, architektonische Herausforderungen wie Blenders Hauptthread-API-Anforderung zu lösen.