MCP Integration

The Model Context Protocol (MCP) is an open standard by Anthropic that lets AI assistants (Claude, Cursor, Windsurf, etc.) connect to external services and call real tools. Datronis exposes one of the most capable public MCP servers in the job-search space: any MCP-compatible AI can search real jobs, browse news, explore companies, and query live platform stats for free — and, with a personal access token, build or update a full resume from nothing but a conversation, submit job applications, and check application status, all on your behalf and without writing a single line of integration code.

The MCP server is a single HTTP endpoint. All three HTTP methods are used by the protocol:

https://api.datronis.com/api/mcp

Add the following to your Claude Desktop configuration file. On macOS this is at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.

{
  "mcpServers": {
    "datronis": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://api.datronis.com/api/mcp"
      ]
    }
  }
}

These editors support HTTP MCP servers natively. Add the server URL in your editor's MCP settings panel:

{
  "mcpServers": {
    "datronis": {
      "url": "https://api.datronis.com/api/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

ქვემოთ მოცემული პირველი 6 ხელსაწყო საჯაროა (API გასაღები არ სჭირდება) — AI-ს შეუძლია ავტომატურად გამოიძახოს ისინი თქვენი მოთხოვნის საფუძველზე. დარჩენილ 5-ს სჭირდება პერსონალური წვდომის ტოკენი (იხილეთ შემდეგი განყოფილება), რადგან ისინი მოქმედებენ თქვენს ანგარიშზე: განაცხადების გაგზავნა, თქვენი რეზიუმეების წაკითხვა, განაცხადების ისტორიის შემოწმება და ახალი ამბების სტატიების მომზადება ან რედაქტირება.

MCP-ის მეშვეობით ახალი ამბების გამოქვეყნება მიჰყვება ფიქსირებულ, გვერდის ავლის გარეშე პროცესს: მომზადება ინგლისურად, კლასიფიკაცია და მხოლოდ შემდეგ გადაწყვეტილება, გამოქვეყნდეს თუ არა და რომელ სხვა ენებზე.

• ნაბიჯი 1 — ინგლისური მონახაზი — draft_news ყოველთვის ჯერ ქმნის სტატიის ინგლისურ ვერსიას, მიუხედავად იმისა, საბოლოოდ რომელ ენებზე გსურთ მისი გამოქვეყნება. კლასიფიკაცია და ნებისმიერი მიმოხილვა ორივე ეყრდნობა ამ ინგლისურ ვერსიას, როგორც ჭეშმარიტების წყაროს.
• ნაბიჯი 2 — ავტომატური კლასიფიკაცია — AI უსაფრთხოების კლასიფიკატორი კითხულობს სტატიას და აბრუნებს ან „green“-ს (არაკამათურ — მეცნიერება, ტექნოლოგია, ბიზნესი, სპორტი, გართობა, კულტურა, ჯანმრთელობა, ცხოვრების წესი) ან „flagged“-ს (პარტიული პოლიტიკა, არჩევნები, ომი ან კონფლიქტი, გრაფიკული ძალადობა, სიძულვილის ენა, დეზინფორმაცია, ან ნებისმიერი რამ, რაც სავარაუდოდ ფართო აუდიტორიისთვის საკამათო ან განმხოლიანებელი ჩანს).
• თუ green-ია — სტატია მაშინვე ქვეყნდება ინგლისურად და ასევე ითარგმნება და ქვეყნდება ნებისმიერ ლოკალზე, რომელიც თქვენ ჩამოთვალეთ target_locales-ში.
• თუ flagged-ია — სტატია იქმნება, მაგრამ რჩება გამოუქვეყნებელი. ხელსაწყოს გამოძახება აბრუნებს კლასიფიკატორის დასაბუთებას. draft_news-ისთვის გადაცემული არაფერი აიძულებს მას გამოქვეყნებას აქედან — override დროშა არ არსებობს.
• ნაბიჯი 3 — გადახედვა და ხელახლა წარდგენა (არასავალდებულო) — გამოიძახეთ resubmit_news იმავე news_id-ით და შესწორებული სათაურით/ტექსტით. ეს იწვევს სრულიად ახალ კლასიფიკაციას შესწორებაზე და ფიქსირდება როგორც ცალკე მცდელობა, ორიგინალისგან დამოუკიდებელი. თუ შესწორება ახლა green-ია, ის ქვეყნდება; თუ ჯერ კიდევ flagged-ია, ის რჩება გამოუქვეყნებელი და შეიძლება ხელახლა წარდგენა.
• საკუთრება — მხოლოდ ის ანგარიში, რომლის api_key-მაც თავდაპირველად გამოიძახა draft_news მოცემული სტატიისთვის, შეუძლია მასზე resubmit_news-ის გამოძახება. განსხვავებული (თუნდაც ვალიდური) api_key უარყოფილია.
• ენები არჩევითია — target_locales-ის გამოტოვება აქვეყნებს მხოლოდ ინგლისურად. გადაეცით სასურველი 2-ასოიანი ენის კოდები (მაგ., ["de", "ru"]), რომ იმავე გამოძახებაში ასევე ითარგმნოს და გამოქვეყნდეს ამ ენებზე.
• Flexible authoring — set content_format to markdown for headings, tables, lists, links, images and code blocks, or html for rich HTML, classes and inline CSS. Markdown is converted to stable HTML on the backend before storage, translation and indexing.

apply_to_job, list_my_resumes, create_resume, update_resume, get_my_applications, draft_news, resubmit_news, submit_news_translation, and all admin_* tools act on your Datronis account, so they need to know who you are. Generate a personal access token from your account settings, then send it either as an Authorization: Bearer HTTP header (preferred) or as the api_key argument on the tool call.

• Step 1 — Go to /app/api-keys/ while logged in and click "New Key".
• Step 2 — Copy the generated key (starts with dtk_) — it's shown only once.
• Step 3 (preferred) — Configure your MCP client to send Authorization: Bearer dtk_... as an HTTP header on every request.
• Step 3 (fallback) — If your client can't set custom headers, pass it as api_key in your prompt or tool call instead, e.g. "apply to job X using api_key dtk_...".
• Revoking — Revoke a key anytime from the same page; it stops working immediately, regardless of which method was used to send it.

The MCP server also exposes a readable resource — the platform overview documentation — which AI assistants can read to understand the platform before calling tools:

platform://docs/overview

The server uses the Streamable HTTP transport (MCP spec 2025-03-26):

• Step 1 — Client sends POST /api/mcp with an initialize message (no session ID header). Every request, including this first one, must send Accept: application/json, text/event-stream — the server rejects anything else with 406 Not Acceptable.
• Step 2 — Server creates a session and returns the Mcp-Session-Id header.
• Step 3 — Client sends a notifications/initialized message (with the Mcp-Session-Id header) to confirm the handshake — the spec-correct next step, expected by well-behaved MCP clients even though this server doesn't currently enforce it.
• Step 4 — All subsequent tool calls include the Mcp-Session-Id header.
• Step 5 — Client can open a GET /api/mcp SSE stream for server-initiated notifications.
• Step 6 — Client sends DELETE /api/mcp to close the session when done.
• Auto-expiry — Sessions auto-expire after 30 minutes of inactivity.

# Step 1: Initialize a session
curl -X POST https://api.datronis.com/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -D - \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"initialize","id":1,"params":{"protocolVersion":"2025-03-26","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"curl","version":"1.0"}}}'

# Note the Mcp-Session-Id in the response headers, then:

# Step 2: Confirm initialization (expected: 202 Accepted, empty body)
curl -X POST https://api.datronis.com/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Mcp-Session-Id: <your-session-id>" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}'

# Step 3: List available tools
curl -X POST https://api.datronis.com/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Mcp-Session-Id: <your-session-id>" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/list","id":2}'

# Step 4: Call search_jobs
curl -X POST https://api.datronis.com/api/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -H "Mcp-Session-Id: <your-session-id>" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","id":3,"params":{"name":"search_jobs","arguments":{"q":"React","remote_type":"REMOTE","limit":5}}}'

locale პარამეტრი get_news-სა და get_categories-ში იღებს რიცხვს 1-დან 24-მდე. draft_news/resubmit_news ამის ნაცვლად იყენებს 2-ასოიან კოდებს (მაგ., „de“, „ru“) target_locales-ში — იმავე კოდებს, რომლებიც ნაჩვენებია ამ ცხრილში.

Once connected, try these natural language prompts in any MCP-aware AI:

• "Find remote senior React developer jobs in Europe"
• "What are the latest tech news articles in English?"
• "Search for fintech companies actively hiring in London"
• "How many jobs and companies are on the platform?"
• "Get the job details for slug 'senior-frontend-engineer-acme-corp'"
• "List all available news categories"
• "Apply to the senior-frontend-engineer-acme-corp job using my Datronis account (api_key dtk_...)"
• "List my resumes on Datronis and tell me which one is my default"
• "Build me a Datronis resume from my background: 4 years as a backend engineer at Acme (2021-present), B.Sc. Computer Science from TU Berlin, strong in Go and PostgreSQL (api_key dtk_...)"
• „მოამზადე ახალი ამბების სტატია Datronis-ზე [თემის] შესახებ და გამოაქვეყნე ინგლისურად და გერმანულად (api_key dtk_...)“
• „ჩემი ბოლო draft_news გამოძახება flagged იყო — აი შესწორებული, ნეიტრალური ვერსია, ხელახლა წარადგინე news_id 123-ის ქვეშ“
• "Draft a news article on Datronis about [topic] and publish it in English and German (api_key dtk_...)"
• "My last draft_news call was flagged — here's a revised, neutral version, resubmit it under news_id 123"
• "Which published articles on Datronis are still missing a Finnish translation?"
• "Translate news_id 101 into Finnish and publish it using my api_key"