Ask Xverum について
Ask Xverumは、専門家プロフィールや企業情報を検索・補完する、AI製品やエージェント向けのホスト型MCPサーバーです。個人の転職可能性スコアも週次で提供します。
主な機能
- 01自然文による人物検索
- 02専門家プロフィールのランキング
- 03人物・企業情報の補完
- 04週次の転職可能性スコア
- 05自然文による企業検索
活用シーン
- 01職種や勤務地に基づく候補者探し
- 02営業リードリストの作成
- 03対象企業やアカウントの調査
MCP 対応
ホスト型リモートサーバーを通じて、人物・企業検索、プロフィール・企業情報の補完、転職予測の5つのツールをMCPクライアントに提供します。クライアントはOAuthで認証します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://mcp.xverum.com/mcpclaude mcp add --transport http xverum https://mcp.xverum.com/mcp{"mcpServers":{"xverum":{"type":"http","url":"https://mcp.xverum.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"xverum":{"type":"http","url":"https://mcp.xverum.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"xverum":{"type":"http","url":"https://mcp.xverum.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"xverum":{"serverUrl":"https://mcp.xverum.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
5| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| query | string | はい | |
| page | integer | いいえ | |
| page_size | integer | いいえ |
詳細
Xverum — MCP サーバー
7億5,000万人分の職務プロフィールから人物を検索・詳細情報を取得し、Next Move Signalによる転職スコアを確認できます。役職、職位、スキル、業界、勤務地を自然な英語で指定して検索できます。プロフィールの概要、職歴、学歴、職位を取得し、Next Move Signalで次に転職する可能性が高い人物も確認できます。候補者のソーシング、見込み顧客リストの作成、市場やアカウントのマッピングを行うAI製品とエージェント向けに構築されています。
これはホスト型のリモート MCP サーバーです。インストールや実行は不要です。クライアントを以下のエンドポイントに接続し、OAuthでサインインしてください。
人物検索用の MCP サーバーはありますか?
はい。Xverum MCPを使うと、スクレイピングやブラウザータブを使わずに、世界中の職務プロフィールのデータセットから、AIアシスタントで適切な人物を検索し、詳細情報を取得できます。自然言語で(*「アムステルダムにいるシニアデータエンジニアを探して」や「シリーズAのSaaS企業で営業担当のVPを探して」*など)尋ねると、ランキング順のプロフィールが返されます。特定の人物について尋ねると、詳しい経歴を取得できます。役職、スキル、勤務地に基づく求人候補者のソーシングと、意思決定者の営業見込み顧客リストの作成という、2つの用途向けに構築されています。ClaudeやMCP互換のアシスタントに、1つのコマンドで接続できます。
前提条件
Ask Xverumでサインアップしてください。
クライアントを接続する
claude mcp add --transport http xverum https://mcp.xverum.com/mcp
Claude Code — 検証
/mcpで検証すると、5つのツールを持つxverumが表示されます。
Cursor
~/.cursor/mcp.jsonに追加します:
{
"mcpServers": {
"xverum": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.xverum.com/mcp"
}
}
}
Visual Studio Code
.vscode/mcp.jsonに追加します:
{
"servers": {
"xverum": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.xverum.com/mcp"
}
}
}
その他の MCP クライアント
ほとんどのクライアントでは、次の形式のJSON設定を使用します:
{
"mcpServers": {
"xverum": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.xverum.com/mcp"
}
}
}
設定ファイルの場所については、クライアントのドキュメントを参照してください。
MCP Registryにもcom.xverum/mcpとして登録されているため、多くのエージェントは名前を指定して追加できます。
認証。 サーバーはOAuthを使用します。初回接続時に、クライアントでブラウザーウィンドウが開き、サインインできます。貼り付けるAPIキーはありません。docs/authentication.mdを参照してください。
ツール
| ツール | 機能 | コスト |
|---|---|---|
search_people_xverum | 自然言語の説明に合致する人物(候補者、見込み顧客、意思決定者など)を検索します。ランキング形式のプロフィールを返します。 | 結果1件につき1クレジット |
enrich_person_xverum | IDを指定して人物1人の完全なプロフィールを取得します。説明、職歴、学歴、役職レベルが含まれます。 | 完全なプロフィール1件につき4クレジット |
predict_job_change_xverum | 本人が公表する前に、人物が役職を変更する可能性をスコア化します。毎週更新されます。 | スコア1件につき10クレジット |
search_company_xverum | 自然言語の説明から企業を検索します。企業の概要カードをランキング形式で返します。 | 結果1件につき1クレジット |
enrich_company_xverum | 企業1社の完全な情報を取得します。 | 企業情報1件につき4クレジット |
完全なリファレンス:docs/tools.md。
使用例
例1:人物を検索する(search_people_xverum)
Senior Python developers with Kubernetes in Seattle
例2:プロフィールを詳細化する(enrich_person_xverum)
Get profile id 401241903
例3:役職変更を予測する(predict_job_change_xverum)
Use predict_job_change_xverum for profile ID 271961733.
例4:企業を検索する(search_company_xverum)
cybersecurity companies in Germany
nonprofit organizations working on climate change in California
例5:企業情報を詳細化する(enrich_company_xverum)
Get company id 88673718
クレジット
検索結果1件につき1クレジット · 完全なプロフィール1件につき4クレジット · 役職変更スコア1件につき10クレジット · 企業の検索結果1件につき1クレジット · 完全な企業情報1件につき4クレジット。
各レスポンスには credits_used と credits_remaining が記載されます。
プランと料金を見る
ドキュメント
- クイックスタート — 接続して、最初の検索を実行します。
- ツール — パラメーター、戻り値の形式、実例を説明します。
- 認証 — OAuth サインインと保存される情報について説明します。
- トラブルシューティング — エラーコードと対処方法を説明します。
- バージョン管理 — バージョン管理方式と非推奨化ポリシーを説明します。
プライバシーとセキュリティ
- 認証は OAuth を介して行われます。設定ファイルに API キーが保存または送信されることはありません。
- サーバーが公開するのは上記の5つのツールのみです。書き込み、削除、またはユーザーに代わって何らかの操作を行うことはできません。
- プロフィールデータは、Xverum がライセンスを取得したプロフェッショナルプロフィールのデータセットに由来します。
リンク
- Ask Xverum — ウェブサイト
- MCP Registry —
com.xverum/mcp
サポート
質問や問題がある場合は、このリポジトリで issue を作成するか、 [email protected] までお問い合わせください。
コメント
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。