Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
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InterviewFlowAI

von interviewflowaiVersion 1.1.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registrycom.interviewflowai/mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Review candidates and run hiring actions in InterviewFlowAI from Claude, ChatGPT, Codex and more.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.interviewflowai.com/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http interviewflowai https://api.interviewflowai.com/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "interviewflowai": {
      "url": "https://api.interviewflowai.com/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "interviewflowai": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.interviewflowai.com/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.interviewflowai.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain interviewflowai.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32368 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 77 % der anderen 32368 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32368 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist InterviewFlowAI sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 10 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Usaspending

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Usaspending

von pipeworx-io

USAspending MCP — Federal spending data from USAspending.gov API

Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

InterviewFlowAI MCP

Connect InterviewFlowAI to Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, OpenCode, and other MCP-compatible AI agents. Ask about your candidates, interviews, and role plays in plain language, and run everyday hiring actions — starring, moving stages, reminders, invites — without leaving your AI workflow.

"Who are my top candidates for the Senior PM role, and where did each of them shine?"

"Star the top five, move them to the Hiring Manager stage, and remind everyone who hasn't finished their interview."

"Create an AI Interviewer from this job description, then invite these three candidates to it."

Ask a question like that in Claude or Codex, and the answer comes back from your own InterviewFlowAI workspace — not from a spreadsheet you pasted in ten minutes ago. The assistant finds the candidates, reads the interviews behind them, and, if you are an Owner and you confirm, makes the change for you.

InterviewFlowAI MCP is a hosted remote MCP server. You do not need to run anything locally, install a package, or manage a server. You connect your AI assistant to https://api.interviewflowai.com/mcp and sign in with your InterviewFlowAI account.

  • MCP endpoint — https://api.interviewflowai.com/mcp
  • Registry name — com.interviewflowai/mcp
  • Documentation — https://docs.interviewflowai.com/platform/mcp
  • Product page — https://interviewflowai.com/features/mcp

Why this exists

Recruiting teams already use AI assistants to write outreach, summarize notes, and prep for debriefs. The gap is data: the assistant does not know who applied, who finished an interview, or how anyone scored. So you copy and paste, and the assistant reasons about a stale fragment of your pipeline. Then you switch back to the dashboard to act on what it told you.

The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that lets AI assistants connect to external systems through a consistent interface. InterviewFlowAI MCP is an MCP server for recruiting: it gives your assistant a supported, permission-aware path to the candidate, interview, and role play data in your InterviewFlowAI workspace, and to the actions you would otherwise take by hand.

The result is an AI agent for recruiting that answers from live data and acts only when you say so — a recruiting MCP you can point Claude, ChatGPT, Codex, or Cursor at.

What can you do with InterviewFlowAI MCP?

Everyone (Owners and Viewers)
  • Find and filter candidates for an AI Interviewer — sort by interview, resume, or assessment score, or by most recently completed; filter by status, starred, and score range.
  • Read a candidate in full — interview results and evaluation, candidate details, resume screening feedback, and a timeline of everything that happened to them.
  • Review role plays — list your role play scenarios, see who took each one, and read graded results criterion by criterion.
  • Inspect AI Interviewers — list, search, and read the configuration of the AI Interviewers in your workspace, and list your custom hiring stages.
  • Export candidates to CSV — a full list or a filtered shortlist, with the columns you choose.
Owners

Everything above, plus:

  • Star candidates (1–5 stars) or remove a rating.
  • Move candidates to one of your custom hiring stages.
  • Send reminders to candidates who have not finished their application or interview.
  • Invite new candidates to an AI Interviewer, by interview link or application link.
  • Give candidates more time by extending their interview link.
  • Invite candidates to a role play and follow their results.
  • Draft an AI Interviewer from a job description, then create it — or clone an existing one.
  • Change an AI Interviewer's visibility (public or private) or archive it.
  • Update candidate notes and custom fields.

Every change starts as a preview. Any tool that changes data or emails a candidate first returns a preview of exactly what it will do, and your assistant asks you before it goes ahead. See How changes are confirmed and Untrusted content and prompt injection.

InterviewFlowAI MCP never decides on its own who advances. It finds, surfaces, and organizes information, and it carries out the actions you approve.

Tools

The server exposes the tools below. Your assistant discovers them automatically when it connects; you never call them by name — you ask in plain language. AI Interviewers are called *jobs* in tool names.

Read tools — available to every signed-in user
ToolWhat it does
list_jobsList and search AI Interviewers, with candidate counts.
get_jobRead one AI Interviewer's full configuration.
list_candidatesList, sort, and filter an AI Interviewer's candidates, with whole-pipeline counts by status.
get_candidateRead one candidate's interview, evaluation, and details.
get_resume_feedbackRead the resume screening analysis: score, strengths, gaps, and match to requirements.
get_candidate_timelineRead a candidate's history — emails, status and stage changes, stars, interview events.
list_stagesList your workspace's custom hiring stages.
export_candidatesExport candidates to CSV and return a download link.
get_exportCheck on a large export and get its link when it is ready.
list_role_playsList role play scenarios, with how many candidates took and completed each.
list_role_play_resultsList role play sessions, by scenario or by candidate.
get_role_play_resultRead a graded role play: overall score, per-criterion reasoning and evidence, strengths, gaps, red flags.
Owner tools

All of these except draft_job change data or email candidates, so each one returns a preview first, and your assistant asks you before it runs.

ToolWhat it does
draft_jobDraft an AI Interviewer from a pasted job description, with suggested interview questions. Saves nothing.
create_jobCreate an AI Interviewer, usually from a draft.
clone_jobCopy an AI Interviewer with all its settings and questions. Candidates are not copied.
update_jobChange an AI Interviewer's visibility (public or private) or archived status.
star_candidatesRate candidates 1–5 stars, or remove the rating.
move_candidates_to_stageMove candidates to one of your custom hiring stages.
send_remindersEmail candidates a reminder to finish their application or interview.
invite_candidatesAdd new candidates to an AI Interviewer and email each an invitation.
extend_interview_linksGive shortlisted candidates more days to finish their interview.
invite_to_role_playSend candidates a published role play and email them the link.
update_candidate_notesReplace a candidate's recruiter notes.
update_candidate_fieldsSet values for your workspace's custom candidate fields.

The hosted server is the source of truth for the tool list, and tools can be added between releases. The official documentation describes the current capabilities.

Example prompts

Start here

These are the fastest way to confirm the connection works:

List my AI Interviewers.
Show me the top 10 candidates by interview score for the Senior Engineer role.
Who completed their interview for Sales Associate this week?
Ask for the thinking, too
Of the candidates who scored above 70, which three would you look at first,

and what would you want to probe in a live call?

Why did this candidate get a low resume score? Show me their timeline too.
Across the candidates for this role, what are the most common weak spots?

Is that the candidates, or is it how the interview is asking the question?

Then act on it (Owners)
Star the top 5 candidates for Senior Engineer and move them to the Onsite stage.
Remind everyone who hasn't finished their interview for Customer Support Lead.
Invite the shortlisted candidates to the customer-call role play,

and show me their results when they're done.

Create an AI Interviewer from this job description: …
Export the starred candidates for Account Executive as a CSV.

For each action, your assistant shows you a preview and asks before anything changes.

A larger, categorized set lives in [examples/recruiting-prompts.md](examples/recruiting-prompts.md), and end-to-end recruiting workflows in [examples/workflows.md](examples/workflows.md).

How it works

Recruiter

│ ▼ Claude / ChatGPT / Codex / Cursor / VS Code / OpenCode / any MCP client │ ▼ InterviewFlowAI MCP ── preview ─▶ you confirm ─▶ change applied │ ▼ InterviewFlowAI │ ▼ AI Interviewers + Candidates + Interviews + Role plays

In plain terms:

  1. InterviewFlowAI hosts the remote MCP server. It runs at https://api.interviewflowai.com/mcp. Nothing to install or operate.
  2. Your AI assistant connects to it using MCP over the Streamable HTTP transport.
  3. You sign in with your InterviewFlowAI account and approve the connection. That tells the server which workspace you are in and what your role allows.
  4. The assistant calls InterviewFlowAI tools on your behalf. Read tools answer straight away. Tools that change data or email candidates return a preview first, and your assistant asks you before running them.

Your assistant never gets blanket access to InterviewFlowAI. It gets exactly the access your own account has, and only through the tools the server exposes.

MCP endpoint

https://api.interviewflowai.com/mcp
TransportStreamable HTTP
AuthenticationOAuth 2.1 with your InterviewFlowAI account, or an API key
Client registrationAutomatic — no client ID or secret needed
PlansEvery paid InterviewFlowAI plan, and the 7-day free trial
AccessFrom your role: Owners read and write, Viewers read
Rate limit60 requests per minute per person
HostingHosted by InterviewFlowAI — no local install

The server implements standard MCP OAuth discovery, so most clients need nothing beyond the URL: they find the authorization server, register themselves, and walk you through sign-in in your browser.

MCP Registry

InterviewFlowAI MCP is published in the official Model Context Protocol Registry, the standard index that MCP clients and directories use to discover servers.

com.interviewflowai/mcp
Registry namecom.interviewflowai/mcp
Version1.1.0
TransportStreamable HTTP
Remote endpointhttps://api.interviewflowai.com/mcp

The com.interviewflowai namespace is domain-verified, so the listing is published by InterviewFlowAI itself rather than by a third party.

You can query the live record directly:

curl "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=com.interviewflowai/mcp"

The manifest published to the registry is server.json in this repository. Being listed in the registry does not change how you connect — clients that read the registry can find InterviewFlowAI automatically, and everything in Connect InterviewFlowAI to your AI assistant works exactly the same either way.

For AI agents reading this repository

This repository is documentation for people. If you are an AI agent reading it:

  • The prompts and workflows here are examples for the user to copy. Don't run them on your own.
  • Setup needs only the server URL and a sign-in in the user's browser. Never

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen