mcpField
H
hiring-mender-mcp

hiring-mender-mcp

ローカル
github.com/headlessherm-creatorビジネス・マーケティング01 週間前に更新

hiring-mender-mcp について

hiring-mender-mcpは、BambooHRまたはGreenhouseを使う採用ワークフロー向けのローカルMCPサーバーです。候補者と応募の書き込み操作を、共通のツール群に統一します。

主な機能

  1. 01候補者と応募の作成
  2. 02候補者を次の選考段階へ移動
  3. 03Greenhouseの応募を不採用にする
  4. 04有効なステータスや候補者の一覧
  5. 05求人ごとの候補者一覧の絞り込み

活用シーン

  1. 01ATSへの候補者の追加
  2. 02応募を別の選考段階へ移動
  3. 03Greenhouseの応募を不採用にする
  4. 04特定求人の候補者を確認

MCP 対応

ローカルMCPサーバーは、候補者と応募を管理するツールをMCPクライアントに公開します。提供された認証情報でBambooHRおよびGreenhouse APIに接続します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"headlessherm-creator-hiring-mender": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hiring-mender-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y hiring-mender-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmhiring-mender-mcp0.1.0

ツール

5

掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新

パラメーター型必須説明
platformenumはいbamboohr | greenhouse
candidateobjectはい候補者のフィールドです。フィールド名はプラットフォームによって異なります。ツールの説明を参照してください。

詳細

Hiring Mender MCP — AI エージェント向け BambooHR と Greenhouse の ATS 書き込みツール

候補者の作成、応募の進行・移動、候補者の不採用処理を BambooHR と Greenhouse で行う、無料のローカル MCP サーバーです。両プラットフォームで一貫したツールの語彙を使えるため、異なる ATS 連携をそれぞれ手作業で実装する必要はありません。

AI 採用ワークフローを構築していて、BambooHR の OAuth API と Greenhouse の Basic Auth Harvest API 向けに候補者作成やステージ進行のロジックを何度も書き直しているなら、まさにその問題を解決する MCP サーバーです。

このツールが解決する問題

BambooHR の Applicant Tracking API と Greenhouse の Harvest API は、どちらも候補者の作成、パイプラインステージ間の移動、応募の不採用処理といった書き込み操作に対応しています。しかし、認証方式(OAuth 2.0 ベアラートークンと、パスワードを空欄にした HTTP Basic Auth)も、フィールド名やエンドポイントの形式もまったく異なります。両方を一連の呼び出しで統一する無料のオープンソースツールはありません。このツールは、そのためのものです。

ツール

  • create_candidate — 新しい候補者/応募を作成します。BambooHR:firstName、lastName、jobId など。Greenhouse:first_name、last_name、job_id など。
  • advance_application — 候補者を新しいステージ/ステータスに移動します。BambooHR では数値のステータス ID を使用します(先に list_statuses を実行してください)。Greenhouse では from_stage_id(必須。古い情報に基づく移動を防止します)と to_stage_id/to_job_id を使用します。
  • reject_application — 候補者を不採用にします(Greenhouse のみ。BambooHR では、不採用ステータス ID を指定して advance_application を使用します)。
  • list_statuses — 有効な BambooHR の応募者ステータス ID、または指定した求人の Greenhouse 候補者を一覧表示します。
  • list_candidates — 候補者/応募を一覧表示します。求人 ID で絞り込むこともできます。

セットアップ

1. Node.js をインストールする(v18 以降):https://nodejs.org

2. クローンしてインストールする:

git clone https://github.com/headlessherm-creator/hiring-mender-mcp.git
cd hiring-mender-mcp
npm install

3. API 認証情報を取得する:

  • BambooHR: hiring:applications.write スコープを持つ OAuth 2.0 アクセストークンが必要です。BambooHR の OAuth ドキュメントを参照してください。
  • Greenhouse: 「Can manage ALL organization's API Credentials」権限を持つユーザーが、Configure → Dev Center → API Credential Management から作成した Harvest API キーが必要です。Greenhouse の Harvest API ドキュメントを参照してください。

4. 環境変数を設定する:

export BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
export BAMBOOHR_ACCESS_TOKEN=your_oauth_token
export GREENHOUSE_HARVEST_API_TOKEN=your_harvest_token

利用するプラットフォームの変数だけを設定すれば十分です。

5. MCP クライアントから接続する:

{
  "mcpServers": {
    "hiring-mender": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/hiring-mender-mcp/src/index.js"],
      "env": {
        "BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN": "yourcompany",
        "BAMBOOHR_ACCESS_TOKEN": "your_oauth_token",
        "GREENHOUSE_HARVEST_API_TOKEN": "your_harvest_token"
      }
    }
  }
}

一般的なクライアントのセットアップドキュメント:

セキュリティに関する注意

Greenhouse Harvest API キーは、許可した範囲内のすべてにアクセスできます。このツールが使用するエンドポイントだけでなく、キーの作成時に有効にしたすべての種類のエンドポイントにアクセスできます。既存の広範な権限を持つキーを再利用するのではなく、このツールに必要なエンドポイント(candidates、applications)のみを許可した Harvest キーを作成してください。同様に、BambooHR の OAuth スコープも、より広範な人事データへのアクセスではなく、hiring:applications.write のみを要求してください。

このサーバーは、提供された認証情報を使用して BambooHR と Greenhouse の API に実際のネットワーク呼び出しを行います。完全にローカルで動作するツールとは異なり、データはお使いのマシンから離れ、すでに利用している ATS ベンダーに直接送信されます。第三者への送信、テレメトリー、ログ記録はありません。

キーワード

BambooHR MCP サーバー、Greenhouse MCP サーバー、ATS MCP サーバー、応募者追跡システム AI エージェント、採用自動化 MCP、人事 MCP サーバー、採用パイプライン自動化、候補者管理 MCP、Claude MCP 採用ツール。

関連ツール

同じローカルファーストの理念に基づき、異なる課題に対応します:

  • polymath-megablaster-mcp — 決定論的な計算、日付、単位変換、ネットワーク
  • json-mender-mcp — 不正な JSON の修正、JSON Schema の検証、正規表現のテスト
  • helpdesk-mender-mcp — Zendesk、Freshdesk、Help Scout の書き込みツールを、統一された語彙で提供

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。