mcpField
K
Korture Hiring

Korture Hiring

远程服务
korture.com商业与营销010 周前更新

关于 Korture Hiring

Korture Hiring 是面向招聘经理的远程 MCP 服务,可分析职位的行为要求,并估算符合者在人群中的比例。它还支持候选人测评和结构化面试,分析结果由 Korture 产品 API 提供。

主要功能

  1. 01从四个行为维度解读职位
  2. 02识别九项行为要求
  3. 03估算职位匹配人群比例
  4. 04预览调整职位要求的影响
  5. 05创建候选人测评链接并读取结果
  6. 06生成结构化面试方案

适用场景

  1. 01评估职位要求是否限制候选人范围
  2. 02了解移除关键要求如何扩大职位覆盖面
  3. 03向候选人发送测评并查看结果
  4. 04准备针对职位的结构化面试

MCP 相关

通过 Streamable HTTP 向远程 MCP 客户端提供七项招聘工具,涵盖职位解读、简报、候选人测评和面试方案。需要通过 OAuth 2.1 with PKCE 使用 Korture 账户进行身份验证。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://mcp.korture.com/api/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

Korture Hiring MCP

Korture Hiring 是面向招聘经理的远程 MCP 服务。告诉它你希望人选完成什么工作、团队情况如何,以及工作场所如何运作。 它会复述职位要求,并回答你真正想知道的问题: 哪些人可能天生适合这份工作,以及这样的人是否足够多。

它通过四个直观维度来解读职位:

  • 工作内容。 工作的核心是什么:亲自动手、解决难题,还是进行创造。
  • 团队。 工作有多大程度需要通过他人来完成。
  • 驱动力。 工作需要多少领导和说服能力。
  • 文化。 工作环境是讲究条理和精准,还是灵活而快速。

每个维度都会在同一条基于真实人群绘制的尺度上,标出职位的要求,以及适合这类工作的人通常所处的位置。如果职位的要求高于这些人通常能达到的水平,那就是稀缺之处,也是招聘停滞的原因。

然后,它会计算比例。按照真实人群而非其他职位来衡量,多少人中大约有 1 人天生适合这份工作。如果这个数字很小,它会告诉你每个决定成败的部分让人选范围缩小了多少:去掉这一项后,比例可能从大约 1/7 变成大约 1/5。预览结果会如实呈现,因此也会告诉你某项调整何时会让职位要求更窄,或没有任何变化。

如果这份工作已经能找到合适人选,它会带你继续:生成候选人的扫描链接,并获取该职位的结构化面试内容。

拥有 Korture 账户即可免费使用。在 korture.com 登录。

端点: https://mcp.korture.com/api/mcp

可用工具

工具用途
read_the_role判断你提供的信息是否足以解读职位、还缺少什么,以及需要进一步询问什么。在调用 create_brief 前调用。
create_brief将职位解读为九项行为要求:每项要求的关键程度、哪些是决定成败的要求、对应的原文,以及针对每个难点提出一个“他们能否 ___?”问题。
get_brief获取完成的职位简报。生成过程中也可使用此工具轮询。
read_the_people获取四个维度、多少人中大约有 1 人天生适合这份工作,以及去掉每个决定成败的部分后比例会如何变化。
get_playbook获取该职位的结构化面试内容:本职位的胜任力、问题,以及优秀、一般或较弱的回答会是什么样。
start_scan获取候选人打开后进行扫描的链接。
get_scan_result获取对一位候选人的解读结果。

费用

一个点数可用于以下三项之一:新增一个职位、修改一个职位,或一位候选人完成一次扫描。第一个职位免费。阅读任何内容——职位简报、职位解读、面试内容或候选人信息——始终免费。

点数用完后,你将无法再添加职位。但候选人不会因此在扫描中途被打断,扫描结果也永远不会被付费墙拦截。

这些数字不代表什么

候选人的等级表示此人与这份职位的契合程度。 它不是对候选人的评价,也不是与其他候选人的排名。 不同绝不意味着更差。因此,工具会以文字形式返回解读结果,读取这些结果的助手不应将其转换成分数。

从 Claude Desktop 连接

将以下内容添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "korture-hiring": {
      "url": "https://mcp.korture.com/api/mcp"
    }
  }
}

完全退出 Claude Desktop 后重新打开。连接器会显示在托盘中。

首次连接

连接器需要 Korture 账户。添加后,Claude Desktop 会在连接器页面显示 连接 按钮。点击该按钮。你将被引导至 hire.korture.com,通过电子邮件 OTP 完成身份验证,无需密码。 身份验证大约需要 20 秒。

完成后,返回 Claude Desktop。七个工具都将可用。 你的账户会保持登录状态,直到你在连接器页面撤销授权。

获取简报后

每个简报形式的回复都包含一个 links 块:

  • links.overview:korture.com 上的简报
  • links.role_shape:四个维度,以及角色变更实际应用的位置
  • links.candidates:候选人及其结果
  • links.playbook:结构化面试

助手会在回复末尾显示这些链接。read_the_people 会告诉你变更会带来什么影响;应用变更是一项决策,因此需要在角色形状页面上进行,而不是在聊天中进行。

如果你之前连接的是 https://korture-mcp-server.vercel.app/api/mcp,请更新上方的 URL 并重新进行身份验证。旧 URL 仍会通过重定向提供服务,但今后使用的规范地址是 mcp.korture.com。

从 Cursor 连接(一键操作)

添加到 Cursor

在安装了 Cursor 的浏览器中点击上方按钮。Cursor 会打开并预填服务名称和 URL,确认并保存即可。

从 ChatGPT 和其他 MCP 客户端连接

任何支持远程 Streamable HTTP 服务 URL 的 MCP 客户端都可以使用同一地址:https://mcp.korture.com/api/mcp。

  • ChatGPT。 将其添加为自定义连接器。此功能需要在付费方案中启用开发者模式。
  • Gemini Enterprise。 在已连接的应用下添加 MCP 服务,并填写 URL 和 OAuth 详细信息。
  • Cursor。 使用上方的一键操作按钮。

该服务实现了 2026-07-28 协议,并通过同一端点为 2025 年版本的客户端提供服务,因此无论客户端使用哪个修订版本,都可以正常工作。

身份验证

该服务使用 PKCE(RFC 6749 + 7636,符合 MCP 规范)参与 OAuth 2.1。它公布以下信息:

  • https://mcp.korture.com/.well-known/oauth-protected-resource:资源元数据(RFC 9728)
  • https://hire.korture.com/.well-known/oauth-authorization-server:授权服务器元数据(RFC 8414)
  • https://hire.korture.com/api/oauth/register 上的动态客户端注册(DCR,RFC 7591)

实现 DCR 的 MCP 客户端会自动注册。对于服务到服务的调用方,可应要求提供内部级 API 密钥。

速率限制按层级设定。内部级和管理员级不受限制;免费级每天可生成 10 份简报。MCP 服务不接受未经身份验证的调用。

源码与部署

  • 代码:api/mcp.ts,一个无状态轻量网关,连接到 hire.korture.com/api/v1/*
  • SDK:@modelcontextprotocol/server v2(2026-07-28 规范)
  • 运行环境:Vercel Functions、Streamable HTTP、无状态
  • 许可证:Apache-2.0

MCP 服务不包含评分逻辑、提示词或需求定义。每个工具都会转发到产品本身使用的同一 REST API,因此这里的回答与界面上的回答不会出现偏差。这也让该仓库可以安全地公开分叉或审计。

贡献

欢迎提交问题和 PR。如需披露安全问题,请发送邮件至 [email protected],不要公开提交问题。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

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。