职业顾问AI

职业顾问AI是 vrknetha 开发的 MCP 服务器：基于LangGraph和vLLM的智能职业转型顾问，具备PostgreSQL持久化记忆和多轮推理能力，适用于职业规划与技。接入两步走：git clone <your-repo-url>，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：职业顾问AI不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。基于LangGraph和vLLM的智能职业转型顾问，具备PostgreSQL持久化记忆和多轮推理能力，适用于职业规划与技能发展咨询

• MessagesState - LangGraph v1's prebuilt state class (no custom classes needed)
• toolscondition - Automatic routing (replaces 18 lines of custom logic)
• Platform Persistence - Thread-based memory managed by LangGraph CLI
• Async Patterns - Better I/O performance with ainvoke()
• MCP Integration - Standardized tool protocol with Firecrawl

两类人最该装：一是靠 AI 出稿、出图、做内容流水线的内容团队；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• Python 3.10+ 与 pip（个别仓库要求 3.11+，以 README 为准）。
• Docker 环境（docker ps 正常返回即可）。
• git。
• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。
• 对应平台的 API Key（第 2 步要用）。

终端里任选一条（不同安装方式，效果等价）：

git clone <your-repo-url>
pip install -r requirements.txt
docker build -f Dockerfile.vllm -t your-dockerhub-username/vllm-hermes:latest .

职业顾问AI的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现职业顾问AI的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• Key 填了但没生效：多半填在了 args 而不是 env 段。客户端日志里看到 Environment variable FIRECRAWL_API_KEY not set 就是这个原因。
• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。