Recruitee MCP Server

Proporciona búsqueda avanzada, informes y análisis para datos de reclutamiento a través de Recruitee.

Documentación

Recruitee MCP Server

Servidor Model Context Protocol (MCP) para Recruitee: búsqueda avanzada, informes y análisis de datos de reclutamiento.

🚀 Descripción general

El Model Context Protocol (MCP) se está convirtiendo rápidamente en el estándar para conectar agentes de IA a servicios externos. Este proyecto implementa un servidor MCP para Recruitee, que permite búsqueda avanzada, filtrado e informes impulsados por IA sobre datos de reclutamiento.

A diferencia de los envoltorios CRUD básicos, este servidor se centra en las tareas en las que los LLM y los agentes de IA destacan: resumir, buscar y filtrar. Expone un conjunto de herramientas y plantillas de prompt, lo que facilita que cualquier cliente compatible con MCP interactúe con los datos de Recruitee de forma estructurada y amigable para agentes.

✨ Características

Búsqueda y filtrado avanzados de candidatos
Busca candidatos por habilidades, estado, grupo de talentos, puesto, etiquetas y más. Ejemplo:
"Encuentra candidatos con experiencia en Elixir que fueron rechazados por expectativas salariales."
Informes de resumen de reclutamiento
Genera resúmenes de actividades de reclutamiento, como el tiempo invertido en cada etapa, la duración total del proceso y desgloses etapa por etapa.
Estadísticas de reclutamiento
Calcula promedios y métricas (p. ej., salario esperado promedio para roles de backend, tiempo promedio de contratación, estadísticas por tipo de contrato).
Búsqueda general
Encuentra rápidamente candidatos, reclutamientos o grupos de talentos por nombre o atributo.
Plantillas de prompt
Expone plantillas de prompt para clientes basados en LLM, garantizando resúmenes consistentes y de alta calidad.

🛠 Consultas de ejemplo

Encuentra candidatos con experiencia en Elixir que fueron rechazados por expectativas salariales.
Muéstrame sus datos personales, incluida la URL del CV.
¿Por qué fue descalificado el candidato 'X' y en qué etapa?
¿Cuáles son las otras etapas para esta oferta?
Muestra candidatos cuya certificación GDPR caduca este mes.
¿Cuál es el tiempo de cobertura para la oferta de asistente de ventas?
Crea un gráfico circular con las fuentes de la oferta de ingeniero de IA.
Crea un informe de reclutamiento.

🧑‍💻 Implementación

Lenguaje: Python
Framework: FastMCP
API: Recruitee Careers Site API
Esquemas: Todos los esquemas de herramientas MCP se generan a partir de modelos Pydantic, con metadatos enriquecidos para LLM.

El servidor recupera y procesa datos de Recruitee, exponiéndolos a través de herramientas MCP. Los resúmenes los compone el cliente utilizando las plantillas de prompt proporcionadas.

🚦 Métodos de transporte

stdio – Para desarrollo y pruebas locales.
streamable-http – Para implementaciones remotas de nivel de producción (recomendado).
SSE – Compatible, pero obsoleto en algunos frameworks MCP.

🧪 Uso

💡 Consejo: Para visualización de datos, combínalo con servidores MCP específicos de gráficos como mcp-server-chart

Local (stdio)

Configura tu cliente MCP:

{
  "mcpServers": {
    "recruitee": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/recruitee-mcp-server/src/app.py", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}

Ejecuta con mcp-cli:

mcp-cli chat --server recruitee --config-file /path/to/mcp-cli/server_config.json

Remoto (streamable-http)

Usa mcp-remote:

{
  "mcpServers": {
    "recruitee": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://recruitee-mcp-server.fly.dev/mcp/",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${MCP_BEARER_TOKEN}"
      ],
      "env": {
        "MCP_BEARER_TOKEN": "KEY"
      }
    }
  }
}

o úsalo directamente si el cliente admite autorización con token bearer

{
  "mcpServers": {
    "recruitee": {
      "transport": "streamable-http",
      "url": "https://recruitee-mcp-server.fly.dev/mcp"
    }
  }
}

☁️ Implementación

Implementar en Fly.io

Configura tus secretos en .env
Crea un volumen
```
make create_volume
```
Implementa:
```
flyctl auth login
make deploy
```

📚 Recursos

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones, los problemas y las solicitudes de funciones son bienvenidos!

📝 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo MIT.

Potencia a tus agentes de IA con acceso avanzado a datos de reclutamiento y análisis.