jobctl 是一款面向开发者的求职申请跟踪工具，核心思路是「AI 智能体负责整理，人类负责审阅和规划」。它通过 MCP（模型上下文协议）把求职申请记录的写入交给 AI 智能体，把阅读和规划交给干净的仪表盘界面。
主要能力：
- 智能体写入：AI 智能体通过远程 MCP 服务端写入求职数据，服务端地址为 https://app.jobctl.app/mcp，使用可流式 HTTP 传输和 OAuth 2.1 认证。
- 人类读取：人类在 jobctl.app 上查看流水线看板、分析数据、面试时间线，以及 CV/求职信附件。
- 记录内容：可记录求职申请、面试、状态、薪资以及下一步行动（按官方描述）。
- 已发布到官方 MCP Registry，标识为 io.github.DmytroRybka/jobctl，并在 Glama 收录为连接器（状态 Healthy，工具质量 A）。
使用方式：
- Claude Code 插件：仓库发布的是 Claude Code 插件/技能，安装后可直接用自然语言对话，例如「I applied to Bosch as Tech Lead, prio A, due friday」，Claude 会在用户面试期间保持跟踪器最新。
- 其他 MCP 客户端：
- 远程方式（推荐）：任何支持可流式 HTTP 的客户端都可连接 https://app.jobctl.app/mcp。支持 OAuth 2.1 动态客户端注册；静态 bearer token（以 jc_ 开头）在所有客户端均可用。
- 本地 stdio 服务端：仓库附带 server.mjs，这是一个独立的 MCP 服务端（stdio），通过 jobctl.app API 暴露同样的 10 个工具。该服务端无需 token 即可启动并列出工具（内省）；每次工具调用都需要 JOBCTL_TOKEN（可在 app.jobctl.app/settings 创建）。
隐私与安全：
- 数据仅保存在用户自己的账户中；内置完整 JSON 导出和 GDPR 账户删除。
- API 是确定性的，服务端不进行 LLM 调用；AI 层由用户自己的智能体承担。
- 每次变更都是可审计事件，并带有操作者标签（agent / human / system）。
适用场景：适合正在求职、需要同时跟踪多个申请与面试进展的开发者，尤其是已经使用 Claude Code 或其他 MCP 客户端、希望用自然语言维护求职记录的用户。
限制：资料未提供工具的具体清单、各工具的参数细节、免费或收费情况以及平台兼容性等更多信息，暂未提供。