reactive-resume/packages/dsh-plugin

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把 Reactive Resume 的 MCP 工具集接入 DeepSeek Harness，让 AI 直接读取、修改和锁定用户的在线简历与求职申请。

分类🔌 集成与服务
amruthpillaiamruthpillai
·amruthpillai/reactive-resume.git·rxresu.me
语言
TypeScript
License
MIT
分支
main
agent-skillsaidsh-pluginhacktoberfestjavascriptmcp-serverreactresume-builder

安装

$ dsh plugin --profile web add github:amruthpillai/reactive-resume/packages/dsh-plugin

在终端中运行以上命令，通过 dsh CLI 安装此插件。可在右上角切换 Profile。 第一次用 dsh？看这篇新手教程

一句话定位

把在线简历服务 Reactive Resume 的 MCP 工具集接进 DeepSeek Harness，让 AI 能像操作文件一样读取、修改、锁定和跟踪用户的简历与求职申请。配套一段系统提示教学，告诉模型怎么正确写简历数据，避免常见的 patch 路径错误。

核心能力

  • 通过 streamable-http 桥接 Reactive Resume 的 MCP 端点，把 28+ 个简历与求职工具暴露给模型
  • 注入专用的系统提示章节，规范模型编辑简历的流程（先列 ID 再读、按 RFC 6902 patch、UUID-keyed 条目、锁定状态）
  • 读取并转发用户 API Key，默认走官方托管地址 https://rxresu.me，也支持自托管实例
  • 未配置 API Key 时只打印警告、不挂载工具，保证 profile 仍可启动
  • 在插件层自定义工具命名空间（serverName），避免多个 Reactive Resume 实例的工具名冲突

技术实现

  • 语言: TypeScript（ESM，TypeScript 7）
  • 关键依赖: @deepseek-ai/cordis（插件宿主框架）、@deepseek-ai/dsh-mcp-client（MCP 桥接）、@deepseek-ai/dsh-system-prompt（系统提示注入）、@deepseek-ai/schemastery（配置 schema 校验）
  • 架构模式: Cordis bundle patch 声明式注入——cordis.patch.yml 在安装时插入一行 reactive-resume，插件 apply(ctx, config) 钩子在 Harness 启动时调用 ctx.plugin() 挂载 MCP 客户端，并通过 ctx.systemPrompt.section() 追加 prompt
  • 入口文件: src/index.ts（apply 函数 + Config schema + name/inject 导出）

适用场景

用户已经在用 Reactive Resume 管理在线简历，并希望 DeepSeek Harness 里的对话能直接读取、修改、批量更新简历或求职申请。痛点是：手动改简历字段名、复制工作经历描述很费劲，而让模型直接操作数据又怕它猜错 UUID、踩坑锁定状态——这个插件把工具和操作规约一起交给模型。

前置依赖与兼容性

依赖最低版本说明
Node.js^22.19.0 || >=24.0.0来自 package.json#engines
@deepseek-ai/cordis^4.0.1宿主框架，peerDependency
@deepseek-ai/dsh-mcp-client^0.1.0-rc.6MCP 桥接客户端
@deepseek-ai/dsh-system-prompt^0.1.0-rc.6系统提示注入接口
@deepseek-ai/schemastery^3.18.1配置 schema 校验
平台跨平台无原生模块依赖
原生模块无纯 JS 实现

安装方式

dsh plugin --profile web add github:amruthpillai/reactive-resume/packages/dsh-plugin

配置项

配置类型说明默认值
apiKey字符串从 <url>/dashboard/settings/api-keys 申请的 API Key；空字符串表示不挂载工具，仅打警告''
url字符串Reactive Resume 实例的根地址；自托管时改成你自己的地址https://rxresu.me
serverName字符串工具命名空间前缀，工具在模型那边会变成 mcp__<serverName>__<工具名>；只允许字母数字下划线连字符、最长 32 字符resume
toolCallTimeoutMs数字单次工具调用超时（毫秒）60000

常见问题

Q: 安装后必须立刻配置 apiKey 吗？

A: 不需要。源码里 apply 函数检测到空 apiKey 时只打印警告并直接返回，不会调用 ctx.plugin()，所以未配置状态下 profile 仍然能正常启动，模型也不会看到 Reactive Resume 工具。

Q: 能自托管 Reactive Resume 然后接入吗？

A: 可以。把 url 配置改成自托管实例地址（例如 http://localhost:3000），插件会自动去掉尾部斜杠并拼上 /mcp 端点，记得在自托管实例上也生成 API Key。

Q: 能不能只暴露部分工具，不全部给 AI 用？

A: 不能。Harness 的 ctx.tools.restrict() 只能在 agent 上下文中调用，而插件 apply 拿到的是插件级 context，所以裁剪工具集目前无法实现——所有 Reactive Resume 发布的工具都会暴露给模型。

Q: serverName 这个字段是干嘛的？改了会怎样？

A: 它是工具的命名空间前缀，模型实际看到的工具名是 mcp__<serverName>__<rawName>。默认是 resume。如果你想同时接入官方版和自托管版两个实例，把它们的 serverName 改成不同值（如 resume-hosted / resume-self）就能避免重名冲突。

Q: 插件往系统提示里写了什么？

A: 它在 ctx.systemPrompt.section() 里追加一段「Reactive Resume」章节，涵盖：编辑前先 list_resumes 再 read_resume、用 RFC 6902 JSON Patch 而不是覆盖写、section 条目是带 UUID id 的对象数组、锁定的简历要先 unlock_resume、删除动作必须用户明确授权等规约。

Q: 工具调用超时了会怎样？

A: 默认单次调用 60 秒（toolCallTimeoutMs: 60000），超时由 dsh-mcp-client 处理。如果你的网络或简历特别大，可以在 profile 的 cordis.patch.yml 里调大这个值。

上手难度

入门 — 配置只有一个必填项（apiKey），其他都有默认值，普通用户拿到 API Key 就能用。

已知问题与限制

  • 工具集无法在插件层裁剪，所有 Reactive Resume 发布的工具都会暴露给模型（src/index.ts:23-30）
  • 未配置 apiKey 时只 warn 不挂载，但 warn 消息没有关闭开关（src/index.ts:44）
  • serverName 长度上限 32 字符且只允许 [A-Za-z0-9_-]，超出或含非法字符会在 schema 校验阶段抛错（src/config.ts:4 / src/config.ts:28-32）
  • 插件直接通过 failOnStartupError: true 让 MCP 启动失败会冒泡到宿主，启动期网络抖动会让 profile 启动失败（src/index.ts:56）
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