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招聘流程模拟工具

一个模拟招聘流程的MCP服务器，允许Claude通过工具调用与模拟招聘流程交互。

  • by eviebarker
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 eviebarker/hiring-mcp

使用说明

雇佣mcp

一个小型MCP服务器，让克劳德与模拟招聘管道进行对话。旨在让我了解MCP的实际工作原理。

这是什么？

我一直在阅读关于MCP的文章，在接受了Anthropic对MCP的介绍后，我决定自己做一些东西来真正掌握它。所以我做了这个——一个从CSV加载候选数据并将其作为工具公开给Claude的Python服务器。您可以使用我编写的终端客户端（使用Anthropic API）运行它，也可以将它连接到Claude Desktop。 克劳德通过调用工具本身来处理诸如“谁在筹备中？”或“迪恩·温彻斯特处于哪个阶段？”之类的问题。候选数据都是假的电视角色。

文件

hiring-mcp/
├── server.py          # the MCP server — loads the CSV, defines the tools
├── client.py          # terminal chat client using the Anthropic API
├── candidates.csv     # mock candidates (12 TV characters)
├── requirements.txt   # dependencies
└── README.md

设置

需要Python 3.10+。

cd hiring-mcp
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

运行它——选项1：终端客户端

最简单的方法（我自己测试的！）。设置API密钥并运行：

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
python client.py

它将连接到服务器，列出工具，并将您放入聊天室：

Connecting to hiring-mcp server...
Connected. 5 tools available: get_all_candidates, get_candidate_by_name, ...

Type your question and press Enter. Type 'quit' to exit.
------------------------------------------------------------

You: who is currently interviewing?

Claude: There are 4 candidates in the interviewing stage...

quit 或 Ctrl+C 退出。它保持了上下文的交叉，因此后续问题可以很好地解决。

运行它——选项2:Claude桌面

查找配置文件：

  • macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

添加以下内容（使用绝对路径，相对路径不起作用）：

{
  "mcpServers": {
    "hiring-mcp": {
      "command": "/absolute/path/to/hiring-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/hiring-mcp/server.py"]
    }
  }
}

完全退出并重新打开Claude Desktop。如果它没有连接，请检查设置>开发人员的错误日志。

工具

get_all_candidates --返回所有人 get_candidate_by_name --部分名称搜索，不区分大小写 filter_candidates_by_status --其中之一 applied, interviewing, offer, rejected filter_candidates_by_role --部分角色搜索，例如“工程师”、“设计师” get_candidate_profile --按ID列出的完整配置文件 summarise_pipeline --按状态计数

要问的问题

  • “总结管道”
  • “目前谁在面试？”
  • “给我看看迪恩·温彻斯特的个人资料”
  • “有人收到报价了吗？”
  • “搜索任何叫露西的人”

下一步去哪里

  • 将CSV转换为SQLite或Postgres
  • 添加写入工具(add_candidate, update_status)
  • 连接到真正的ATS，如Greenhouse或Lever
  • 尝试将数据作为MCP资源而不是工具公开

麻省理工学院

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