Recruitee MCP Server

Fornece busca avançada, relatórios e análises para dados de recrutamento via Recruitee.

Documentação

Recruitee MCP Server

Servidor Model Context Protocol (MCP) para Recruitee – busca avançada, relatórios e análises para dados de recrutamento.

🚀 Visão Geral

O Model Context Protocol (MCP) está rapidamente se tornando o padrão para conectar agentes de IA a serviços externos. Este projeto implementa um servidor MCP para Recruitee, permitindo busca avançada com IA, filtragem e relatórios sobre dados de recrutamento.

Ao contrário de wrappers CRUD básicos, este servidor foca nas tarefas em que LLMs e agentes de IA se destacam: resumir, buscar e filtrar. Ele expõe um conjunto de ferramentas e modelos de prompt, facilitando a interação de qualquer cliente compatível com MCP com os dados do Recruitee de forma estruturada e amigável para agentes.

✨ Recursos

Busca e Filtragem Avançada de Candidatos
Busque candidatos por habilidades, status, pool de talentos, vaga, tags e muito mais. Exemplo:
"Encontre candidatos com experiência em Elixir que foram rejeitados devido a expectativas salariais."
Relatórios de Resumo de Recrutamento
Gere resumos das atividades de recrutamento, como tempo gasto em cada etapa, duração total do processo e detalhamentos etapa por etapa.
Estatísticas de Recrutamento
Calcule médias e métricas (ex.: salário médio esperado para vagas de backend, tempo médio de contratação, estatísticas de tipo de contrato).
Busca Geral
Encontre rapidamente candidatos, recrutamentos ou pools de talentos por nome ou atributo.
Modelos de Prompt
Expõe modelos de prompt para clientes baseados em LLM, garantindo resumos consistentes e de alta qualidade.

🛠 Exemplos de Consultas

Encontre candidatos com experiência em Elixir que foram rejeitados devido a expectativas salariais.
Mostre os detalhes pessoais deles, incluindo a URL do CV.
Por que o candidato 'X' foi desqualificado e em qual etapa?
Quais são as outras etapas para esta vaga?
Mostre candidatos cuja certificação GDPR expira neste mês.
Qual é o tempo para preencher a vaga de assistente de vendas?
Crie um gráfico de pizza com as fontes para a vaga de engenheiro de IA.
Crie um relatório de recrutamento.

🧑‍💻 Implementação

Linguagem: Python
Framework: FastMCP
API: Recruitee Careers Site API
Schemas: Todos os schemas das ferramentas MCP são gerados a partir de modelos Pydantic, com metadados ricos para LLMs.

O servidor recupera e processa dados do Recruitee, expondo-os por meio das ferramentas MCP. Os resumos são compostos pelo cliente usando os modelos de prompt fornecidos.

🚦 Métodos de Transporte

stdio – Para desenvolvimento e testes locais.
streamable-http – Para implantações remotas em produção (recomendado).
SSE – Suportado, mas descontinuado em alguns frameworks MCP.

🧪 Uso

💡 Dica: Para visualização de dados, combine com servidores MCP específicos para gráficos, como mcp-server-chart

Local (stdio)

Configure seu cliente MCP:

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

Execute com mcp-cli:

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

Remoto (streamable-http)

Use 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"
      }
    }
  }
}

ou use diretamente se o cliente suportar autorização por bearer token

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

☁️ Implantação

Implante no Fly.io

Defina seus segredos em .env
Crie um volume
```
make create_volume
```
Implante:
```
flyctl auth login
make deploy
```

📚 Recursos

🤝 Contribuição

Contribuições, problemas e solicitações de recursos são bem-vindos!

📝 Licença

Este projeto é licenciado sob MIT.

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