mcpField
M
mcp-teamtailor

mcp-teamtailor

ローカル
github.com/crunchloopビジネス・マーケティング579 週間前に更新

mcp-teamtailor について

mcp-teamtailorはAIクライアントをTeamtailor APIに接続し、候補者を検索できます。候補者一覧の絞り込みと、IDによる個別候補者の取得に対応しています。

主な機能

  1. 01候補者の一覧表示と絞り込み
  2. 02IDによる候補者の取得

活用シーン

  1. 01作成日や更新日で候補者を絞り込む
  2. 02IDを使って候補者を検索する

MCP 対応

Teamtailorの候補者一覧、絞り込み、取得ツールをMCPクライアントに公開するMCPサーバーです。現在はstdioトランスポートに対応しています。

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": {
"teamtailor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@crunchloop/mcp-teamtailor"
],
"env": {
"TEAMTAILOR_URL": "<TEAMTAILOR_URL>",
"TEAMTAILOR_API_KEY": "<TEAMTAILOR_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y @crunchloop/mcp-teamtailor
設定が必要な環境変数
TEAMTAILOR_URL
TEAMTAILOR_API_KEYシークレット

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
npm@crunchloop/mcp-teamtailor

ツール

2

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
pageSizenumberいいえ
pagenumberいいえ
filterobjectいいえ
filter.createdAfterstringいいえ
filter.createdBeforestringいいえ
filter.updatedAfterstringいいえ
filter.updatedBeforestringいいえ

詳細

mcp-teamtailor

MCP Teamtailor は、teamtailor api と簡単に連携できる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

依存関係

MCP Teamtailor サーバーを使用するために、ほかの依存関係は必要ありません。

使用方法

MCP サーバーの設定方法は、使用するクライアントによって異なります。参考までに、Claude Desktop での設定方法を示します。

{
  "mcpServers": {
    "teamtailor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@crunchloop/mcp-teamtailor"
      ],
      "env": {
        "TEAMTAILOR_URL": "https://api.teamtailor.com/v1",
        "TEAMTAILOR_API_KEY": "XXXX"
      }
    }
  }
}

MCP トランスポート

現時点では、stdio トランスポートのみ実装されています。

ツール

  • teamtailor_list_candidates - 候補者の一覧表示と絞り込みを行います。

    • pageSize: ページのレスポンスサイズ(文字列、任意)
    • page: 取得するページ番号(文字列、任意)
    • filter.createdAfter: 指定した日付以降に作成された候補者で絞り込みます(文字列、任意)
    • filter.createdBefore: 指定した日付以前に作成された候補者で絞り込みます(文字列、任意)
    • filter.updatedAfter: 指定した日付以降に更新された候補者で絞り込みます(文字列、任意)
    • filter.updatedBefore: 指定した日付以前に更新された候補者で絞り込みます(文字列、任意)
  • teamtailor_get_candidate - ID を指定して候補者を 1 人取得します。

    • candidateId: 取得する候補者の ID(数値、必須)

ライセンス

MIT License の下で公開されています。詳しくは LICENSE ファイルをご覧ください。

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。