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Agent Interviews

Agent Interviews

本地服务
github.com/thinkchainaiAI 与智能体474 周前更新

关于 Agent Interviews

Agent Interviews MCP 将 AI 客户端连接到 Agent Interviews 账户中的面试数据,供招聘团队使用。它支持访问项目、面试官、面试详情、报告和文字记录。

主要功能

  1. 01访问账户面试数据
  2. 02列出项目和面试官
  3. 03获取面试详情与文字记录
  4. 04使用带前缀的工具避免名称冲突

适用场景

  1. 01查看近期面试状态
  2. 02获取候选人的面试文字记录
  3. 03检查可用招聘项目
  4. 04查看面试官详情

MCP 相关

该 MCP 服务通过工具向 Claude、Cursor 等兼容客户端提供 Agent Interviews 账户数据。使用 API 密钥进行身份验证。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"agentinterviews_mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote"
],
"env": {
"API_KEY": "<API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y mcp-remote
需要配置的环境变量
API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmmcp-remote

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Agent Interviews MCP

Agent Interviews 徽标

MCP 兼容

使用 Model Context Protocol (MCP),直接从 Claude 和 Cursor 访问 Agent Interviews 数据

什么是 Agent Interviews?

Agent Interviews 是一个前沿的 AI 面试即服务平台,可帮助企业简化技术评估流程。我们的平台支持:

  • 创建针对特定职位和技能定制的 AI 面试官
  • 大规模开展一致且偏见更少的技术面试
  • 收集结构化的候选人表现数据
  • 节省工程团队的时间,同时保持高标准的招聘质量

借助 Agent Interviews,您可以部署可自定义的 AI 面试官,通过自然对话评估候选人、提供详细报告,并与现有招聘工作流集成。

概览

Agent Interviews MCP 服务通过 Model Context Protocol (MCP),为 AI 助手访问面试数据、报告和文字记录提供标准化方式。借助此集成,Claude、Cursor 和其他兼容 MCP 的 AI 助手可以与您的 Agent Interviews 账户无缝交互。

功能

  • ✅ 安全的 API 访问:使用您的 API 密钥连接到 Agent Interviews 账户
  • ✅ 工具名称带前缀:所有工具均使用 agentinterviews_ 前缀,避免与其他 MCP 冲突
  • ✅ 全面的功能:访问面试、文字记录、报告、项目等
  • ✅ 直观查询:用自然语言提问,由 AI 判断要使用哪些工具

文档

如需完整的设置指南和使用说明,请访问我们的官方文档:

快速开始

前提条件
  • 拥有可访问 API 的 Agent Interviews 账户
  • 您的 Agent Interviews API 密钥
  • 兼容 MCP 的客户端(Claude Desktop、Cursor 等)
Cursor 设置
{
  "mcpServers": {
    "AgentInterviews": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://api.agentinterviews.com/mcp",
        "--header",
        "Authorization:${API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "Api-Key YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop 设置

编辑您的 Claude Desktop 配置文件(可通过 Claude 菜单 → Settings → Developer → Edit Config 访问):

{
  "mcpServers": {
    "agentinterviews": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://api.agentinterviews.com/mcp",
        "--header",
        "Authorization:${API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "Api-Key YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

使用示例

配置完成后,您可以提出以下问题:

  • “显示我最近面试的状态”
  • “获取我上次与候选人 John Smith 面试的文字记录”
  • “我有哪些可用项目?”
  • “显示有关 ‘Senior Developer’ 面试官的详细信息”

可用工具

我们的 MCP 服务提供带有 agentinterviews_ 前缀的工具。主要工具包括:

  • agentinterviews_list_projects:列出您的所有项目
  • agentinterviews_get_interview:获取特定面试的详细信息
  • agentinterviews_list_interviewers:列出您的所有面试官
  • agentinterviews_get_transcript:获取某场面试的文字记录

安全

Agent Interviews MCP 服务需要使用您的 API 密钥进行身份验证。此密钥用于安全访问您的账户数据。切勿分享您的 API 密钥,也不要将其包含在公开代码仓库中。

支持

如果您遇到问题或有疑问:

许可证

此项目采用 MIT License 授权,详情请参阅 LICENSE 文件。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。