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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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Hiring Fairness & Selection ROI

作者：Saify-Technologiesバージョン 1.0.1i★ –iクラウドで動く
レジストリ名ai.saifs/hiring-fairness

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Detect hiring adverse impact and estimate whether a selection method is worth its cost.

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://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http hiring-fairness https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/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": {
    "hiring-fairness": {
      "url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/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": {
    "hiring-fairness": {
      "type": "http",
      "url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/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://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/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7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 saifs.ai 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32725件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32725件のうち69%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32725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

Hiring Fairness & Selection ROI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（1.0.1）がレジストリに届いたのは17 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, Signoff

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★ 211一昨日更新
インストール

Signoff

作者：ayuanxx-max

Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.

パソコンで動く今日更新
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。

Hiring Fairness & Selection ROI

Group-level fairness and value analysis of a hiring process. From counts per stage and group it returns selection rates and impact ratios at every stage (EEOC four-fifths rule), whether each gap is larger than chance, the end-to-end funnel, and a like-for-like check across jobs that catches Simpson's paradox. From anonymous score/outcome pairs it tells you whether a test predicts job success, whether it underrates a group, a fair pass mark, and its money value net of cost. It never scores, ranks or selects individuals, and its output is analysis, not legal advice.

Registry nameai.saifs/hiring-fairness
Endpointhttps://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp
TransportStreamable HTTP (remote, nothing to install)
AuthOAuth 2.1 — PKCE (S256) and dynamic client registration; your client opens a sign-in page on first use
PublisherSAIFS AI

Install

VS Code / GitHub Copilot

Add to .vscode/mcp.json (workspace) or your user mcp.json:

{

"servers": { "saifs-hiring-fairness": { "type": "http", "url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp" } } }

Then start the server from the MCP view and sign in when prompted.

Claude (claude.ai, Desktop)

Settings → Connectors → Add custom connector, and paste:

https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp
Claude Code
claude mcp add --transport http saifs-hiring-fairness https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp
Any other MCP client

Point it at https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp using the Streamable HTTP transport. The server returns 401 with a WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… challenge, so OAuth-aware clients sign in automatically.

Tools

ToolWhat it does
hiring_fairnessAnalyses up to 5,000 rows of stage counts (or stage/group/selected candidate rows, or anonymous score/outcome pairs) and returns decision cards such as REVIEW THIS STAGE, COMPARE LIKE WITH LIKE, TEST PREDICTS, SET CUTOFF and WORTH THE COST.
hiring_fairness_get_engineFor larger ATS exports: returns a numpy-only Python script that aggregates candidate rows to group counts locally and runs the same analysis, so no candidate data reaches the server.

Example prompts

  • “Here are our applicant and hire counts by stage and gender. Is any stage showing adverse impact?”
  • “Is our coding assessment worth what it costs, and what pass mark is fair?”
  • “Compare selection rates across departments like for like.”

Support

  • Website: https://saifs.ai
  • Issues: https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
  • Privacy: https://saifs.ai/privacy_policy
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