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# 让 AI 自动接入（最省心）

> 把这页的提示词整段复制给你常用的 AI 工具，让它替你配 MCP、装技能包，你不用碰任何配置文件。

如果你不想自己读手册接入 MCP、装技能包，把下面这段**提示词**整段复制，粘到你常用的 AI 工具里（Claude Code、Cursor、Codex CLI、Claude Desktop 等），让 AI 替你装完所有东西。

AI 会一步步问你：

* 你的 DropCV API Key（去 [设置 → API Keys](https://app.dropcv.work/dashboard/settings/api-keys) 生成）
* 你当前用的是哪个工具
* 改配置之前会先告诉你它要改什么

整个过程你只需要**回答问题 + 确认**，不需要手动改任何文件。

<Note>
  **前提**：已经有 [DropCV 账号](https://app.dropcv.work) 和一个 API Key。还没有就去 [设置 → API Keys](https://app.dropcv.work/dashboard/settings/api-keys) 生成一个（前缀 `drop_cv_`）；**写操作**（改 / 删候选人、记笔记、打标签、简历入库）要在生成时勾「允许写入」。
</Note>

## 提示词（整段复制，粘给你的 AI）

点下面代码块右上角的复制按钮，把内容粘到你的 AI 工具的聊天框里。

````markdown theme={null}
你将帮我接入 DropCV（AI 人才库 / 简历管理工具），让我可以在你这里直接搜候选人、读档案、入库、记笔记、打标签等。请严格按下面步骤进行 —— **每一步先告诉我你要做什么、需要我提供什么，我确认后再动手**，不要一次性跑完。出错就停下问我，不要瞎重试。

# 第 1 步：确认你的运行环境

先告诉我：
- 你是哪个 AI 工具（Claude Code CLI / Claude Desktop / Cursor / Codex CLI / Cline / 其它）？
- 你能直接读写本机配置文件吗？能跑 shell 命令吗？

回答之后再继续。

# 第 2 步：拿到我的 API Key

让我去 https://app.dropcv.work/dashboard/settings/api-keys 生成一个 API Key（前缀 `drop_cv_`），粘给你。**不要替我猜或编**。

拿到之后问我：**是否需要写权限**？
- 只查询（搜人 / 读档案）→ 不需要
- 改 / 删候选人 / 记笔记 / 打标签 / 简历入库 → 需要（提醒我在生成 Key 时勾选「允许写入」）

# 第 3 步：配置 MCP Server

DropCV MCP 接入信息：

- Endpoint: `https://api.dropcv.work/api/external/v1/mcp/mcp`
- 传输协议: Streamable HTTP（MCP 2025-03-26+）
- 鉴权: HTTP Header `Authorization: Bearer <我的 API Key>`
- 建议服务名: `dropcv`

**重要：不是所有客户端都原生支持 HTTP MCP**。先看我用的是哪个工具，再选对应写法 —— 别把 HTTP 写法塞进只认 stdio 的客户端，那是当前用户反馈最多的踩坑点。

## 3A. HTTP 原生客户端（Claude Code / Cursor / Cline / Codex CLI 等）

直接用 URL 写法：

```json
{
  "mcpServers": {
    "dropcv": {
      "url": "https://api.dropcv.work/api/external/v1/mcp/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer drop_cv_我的_API_Key"
      }
    }
  }
}
```

落地方式：

- **Claude Code**：跑 `claude mcp add --transport http dropcv https://api.dropcv.work/api/external/v1/mcp/mcp --header "Authorization: Bearer <key>"`（或编辑项目 / 用户级 `.mcp.json`）
- **Cursor**：用「Add custom MCP」UI 或编辑 `~/.cursor/mcp.json`
- **Cline / Codex CLI / 其它**：按工具自带「Add MCP Server」入口或配置文件落地相同 JSON

## 3B. Claude Desktop（仅支持 stdio，必须用 mcp-remote 桥）

Claude Desktop 的 `claude_desktop_config.json` 只认 stdio 传输（`command` + `args`），**直接写 `url` 字段它会报"expecting stdio transport"**。要走 `mcp-remote` 这个 npm 包当 stdio↔HTTP 桥。

配置路径：
- **macOS**: `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
- **Windows**: `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
- **Linux**: `~/.config/Claude/claude_desktop_config.json`

写入：

```json
{
  "mcpServers": {
    "dropcv": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://api.dropcv.work/api/external/v1/mcp/mcp",
        "--header",
        "Authorization: Bearer drop_cv_我的_API_Key"
      ]
    }
  }
}
```

前提：本机已装 Node.js >= 18（`node --version` 验证）。改完让我**菜单栏完全退出 Claude Desktop**（不是 Cmd+W）再打开。

> 备选：Claude Desktop Pro/Max 订阅在 Settings → Connectors 里可以直接填 HTTP URL，不用 mcp-remote。但 JSON 配置始终只支持 stdio。

**改配置之前先告诉我：你要改哪个文件、加什么内容**。我确认了再动手。

# 第 4 步：装 DropCV 技能包（强烈建议）

DropCV 有一个 Agent Skills 包 `dropcv/skills`，14 个技能：
- 9 个数据工具技能 —— 教你怎么调 DropCV 数据接口
- 5 个猎头业务智能（推荐语 / 面试题 / 候选人对比 / JD 匹配分析 / 沟通话术）—— 纯提示词跑在你（AI）自己的模型上，不消耗 DropCV 额度

如果你支持 `npx skills add`（Claude Code / Cursor / Codex 等都支持），跑：

```bash
npx skills add dropcv/skills
```

国内网络慢就走 Gitee 镜像：

```bash
npx skills add gitee:dropcv/skills
```

装完告诉我装上了多少个 skill（应该 14 个）。

# 第 5 步：装 @dropcv/cli（可选 —— 你主动问用户要不要）

先问我：**你需要在终端 / shell 脚本 / CI 里直接跑 DropCV 吗？**
- 需要 → 继续这一步
- 不需要 / 只用 AI 聊天接入 → 跳到下一步

如果需要，先确认环境：
- Node.js >= 20 吗？(`node --version`)
- 没有就让我先装 Node.js，不要替我装

然后跑（改之前先告诉我你要做什么，我确认了再动手）：

```bash
npm install -g @dropcv/cli
dropcv login --key drop_cv_我的_API_Key
dropcv whoami    # 验证登录成功
```

`dropcv login` 会把凭据存到 `~/.config/dropcv/config.json`（权限 0600）。
装失败就贴报错给我，**别瞎重试**。

# 第 6 步：验证

用 MCP 工具 `candidate_list` 列一下我的人才库（参数 `{"limit": 3}`），看是不是返回正常 JSON envelope。失败就**贴报错给我，别瞎重试**：
- `401` / `INSUFFICIENT_PERMISSION` → API Key 错 / 没开 write
- 网络错 → 检查 endpoint 拼写

如果第 5 步装了 CLI，再跑一次 `dropcv whoami`，确认 CLI 也能正常工作。

# 第 7 步：交付

完成后告诉我：
- MCP 装好了哪些工具（列工具名）
- 技能包装了多少 skill
- 给我 3 条自然语言示例指令可以直接用，比如：
  - "搜一下 AI 后端 3 年经验的候选人"
  - "把候选人 X 加个『大厂背景』标签"
  - "基于这份 JD 给候选人 Y 写推荐语"

完成后等我下一步指令。
````

## 接下来

AI 走完上面 7 步，你就能直接在它那里用自然语言操作 DropCV：搜人、读档案、写笔记、打标签、生成推荐语 / 面试题等等，不用碰任何代码或配置。

如果你想了解每个能力的细节（参数、返回、错误码），看 [Skills API 总览](/integration/skills/overview)；想自己手动接入（不让 AI 代劳），看你具体工具的接入文档（[Claude Code](/integration/claude-code) / [Cursor](/integration/cursor) / [Codex CLI](/integration/codex-cli) 等）。