プロトタイプ · プレビュー版：公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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InterviewFlowAI

作者：interviewflowaiバージョン 1.1.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.interviewflowai/mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック：1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

どのアプリを使っていますか？

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.interviewflowai.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.interviewflowai.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン interviewflowai.com で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32403件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32403件のうち77%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32403件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

InterviewFlowAIは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.1.0）がレジストリに届いたのは10 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

LickityClick

作者：lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

パソコンでもクラウドでも今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く