프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

JobMojito

제작자: JobMojito버전 1.5.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름com.jobmojito/jobmojito

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Run AI interviews, simulated personas and coaching sessions on JobMojito.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 2개 중 2개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.jobmojito.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http jobmojito https://mcp.jobmojito.com/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "jobmojito": {
      "url": "https://mcp.jobmojito.com/mcp"
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.jobmojito.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 jobmojito.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    675ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 91%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

JobMojito, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.0)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Recta

제작자: RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

JobMojito MCP Server

Welcome

JobMojito runs AI-led conversational sessions in three shapes. The difference between them matters, because one tool builds two of them:

  • Interviews — a scored Q&A for hiring. Generate the questions from a job description or supply your own; run them with a voice-only interviewer, a live video avatar or a pre-recorded one, in 30+ languages, with a fully branded candidate experience.
  • Simulated personas — instead of a question list, the avatar plays a defined character in free-form conversation — a sceptical buyer, an angry customer, a difficult stakeholder — and the person is scored on how they handle it. Same invitation, billing and result flow as an interview, so these land in the recruiter's result list alongside everything else.
  • Coaching — the same persona engine pointed at practice rather than assessment. Learners start sessions themselves from a browsable catalogue, pay per second from their own coaching minutes, and their results stay private from recruiters. Organise it with directories, tag filters and Markdown pages.

The one trap. create_persona builds both the second and the third product,

selected by its portal argument — and it defaults to `coaching`. For

anything used to assess or screen, pass portal="interview" explicitly, or you

silently get the wrong product: billed to the wrong credits and invisible to the

recruiter.

Across all three: register candidates in bulk and give each a personal link, upload documents to a knowledge base the AI draws on, read back transcripts, structured analysis and shareable HTML or PDF reports, and manage workspaces, credits and analytics across merchants and sub-merchants.

Everything the platform produces is decision support for a qualified human reviewer — never the hiring decision itself, and candidates are told AI is part of the process.

Around the product: the admin console at app.jobmojito.com, developer/API docs at developer.jobmojito.com, the help center at help.jobmojito.com, and the hosted MCP endpoint this repo powers at https://mcp.jobmojito.com/mcp.

This repository is the MCP server that puts all of that into AI assistants like Claude and ChatGPT.


An MCP server for the JobMojito API, built with FastMCP and designed to deploy on Prefect Horizon (the MCP platform from the FastMCP team — app.prefect.cloud → Horizon).

It exposes:

  • 39 API tools auto-generated from JobMojito's live OpenAPI spec (interviews, simulated personas and the coaching catalogue, candidates and results, knowledge base, merchant lists/analytics, custom reports, portal configuration). All endpoints — including the GET lists — are surfaced as tools with clean, curated names, each with a title and read-only/destructive annotations.
  • 2 documentation tools (search_documentation, get_documentation) that read the developer docs and help center live — docs stay single-source on their existing platforms; nothing is copied into this repo.
  • Supabase OAuth so end users can log in directly from Claude, ChatGPT, etc. The signed-in user's Supabase JWT is forwarded to the JobMojito API on every call.

How it fits together

MCP client (Claude / ChatGPT)

│ OAuth login (Supabase OAuth Server, DCR) ▼ JobMojito MCP server (this repo, on Horizon) │ forwards the user's Supabase JWT ▼ JobMojito API (https://cool.jobmojito.com/functions/v1)

ConcernApproach
API → toolsFastMCP.from_openapi(...), all routes mapped to Tools, curated names via injected operationIds
Spec freshnessFetched live at startup; a runtime cache + committed snapshot are fallbacks
AuthSupabaseProvider (Remote OAuth); per-request JWT forwarding to the upstream API
DocsBuilt-in tools reading developer.jobmojito.com/llms.txt + .md and the help.jobmojito.com (Featurebase) help center
Files
FilePurpose
server.pyEntry point — builds and exposes mcp (point Horizon at server.py:mcp)
config.pyEnvironment-driven settings
openapi_loader.pyLive fetch + cache/snapshot fallback + operationId injection
naming.pyCurated tool names, titles, hints and annotations per endpoint
upstream.pyhttpx client that forwards the user's Supabase JWT to the API
middleware.pyCall logging, upstream-error rewriting, result-size guard, annotation backfill
merchants.pyMerchant picker (MCP App UI) + list_my_merchants text fallback
docs_tools.pysearch_documentation / get_documentation
featurebase.pyFeaturebase REST client (help-center articles)
mintlify.pyMintlify developer-docs MCP proxy + client-credentials auth
tests/test_smoke.py (inventory, schema relaxation, docs) + test_listing_readiness.py (directory contract)
docs/Developer docs: architecture, development, deployment
scripts/update_snapshot.pyRefresh the committed fallback spec
scripts/try_docs.pyLocal smoke test for the documentation tools
data/openapi.snapshot.jsonOffline fallback spec (regenerate from your machine)
lazy_auth.pyUnauthenticated capability discovery + scope= on the 401 challenge
wellknown.py/healthz, OpenAI domain challenge, Smithery server card
server.jsonOfficial MCP Registry entry
.github/workflows/publish-registry.ymlPublishes server.json to the MCP Registry when a push to main changes server.py:SERVER_VERSION (or via manual dispatch)

Local development & testing (macOS)

# 1. Set up a virtualenv and install deps

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

2. Configure secrets in .env (auto-loaded; gitignored)

cp .env.example .env # then fill in your keys/credentials

3. Static check — see exactly what Horizon will deploy

fastmcp inspect server.py:mcp

4. Run the unit tests (offline; uses the snapshot fallback)

ENABLE_AUTH=false pytest -q --asyncio-mode=auto

5. Smoke-test the docs tools live (Featurebase + Mintlify federation)

ENABLE_AUTH=false python scripts/try_docs.py "how do I create an interview"

6. Run the server and connect a client

ENABLE_AUTH=false python server.py # → http://localhost:8000/mcp

then, in another terminal, open the MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector

transport: "Streamable HTTP", URL: http://localhost:8000/mcp

Testing notes:

  • Docs tools (search_documentation, and the mounted Mintlify search_*_developer_* / query_docs_filesystem_*) work with ENABLE_AUTH=false — no Supabase login needed. scripts/try_docs.py is the fastest check.
  • API tools (create_interview, list_candidates, …) call the real JobMojito API and need a Supabase user token. For local testing, set JOBMOJITO_DEV_BEARER_TOKEN in .env to a valid Supabase access token; it's forwarded when ENABLE_AUTH=false. (Never set this in production — there the token comes from the user's OAuth session.)
  • Full OAuth locally is rarely needed; if you want it, run with ENABLE_AUTH=true, set BASE_URL=http://localhost:8000, and connect a client that supports OAuth (it will bounce you through Supabase).

Refresh the fallback snapshot from a network that can reach the API:

python scripts/update_snapshot.py (the committed snapshot in this repo is a

thin structural fallback; this replaces it with the full live spec).


Supabase OAuth setup

This server uses Supabase's OAuth Server feature (which supports Dynamic Client Registration, so MCP clients self-register). The MCP server is the OAuth resource server — it validates tokens; Supabase issues them.

Project: https://momsbvnltsydezmoesqt.supabase.co SupabaseProvider derives every endpoint from this project URL:

EndpointURL
Authorize…/auth/v1/oauth/authorize
Token…/auth/v1/oauth/token
JWKS…/auth/v1/.well-known/jwks.json
OIDC discovery…/auth/v1/.well-known/openid-configuration

Steps:

  1. Supabase Dashboard → Authentication → OAuth Server
  • Enable the OAuth Server and Allow Dynamic OAuth Apps
  • Site URL: https://app.jobmojito.com
  • Authorization Path: /oauth/consent
  1. Env: SUPABASE_PROJECT_URL=https://momsbvnltsydezmoesqt.supabase.co, BASE_URL=https://mcp.jobmojito.com (public base, no /mcp), SUPABASE_JWT_ALGORITHM=ES256 (switch to RS256 if your JWKS shows RSA keys).
  2. If the JobMojito Edge Functions require an apikey header, set SUPABASE_ANON_KEY.

Consent is handled by Supabase / your app, not this server. Because the Site URL is app.jobmojito.com, Supabase serves the approve/deny screen at https://app.jobmojito.com/oauth/consent, where the user already has a Supabase session. This MCP server is only the OAuth resource server — it does not serve a consent page. SITE_URL and OAUTH_CONSENT_PATH are informational and should match your Supabase OAuth Server settings.

Token note: SupabaseProvider cannot validate token *audience* (Supabase Auth

doesn't implement RFC 8707 resource indicators yet). This is expected and

logged at startup.


Authentication model

**Every tool *call* requires the user to be signed in via Supabase OAuth** — including search_documentation and get_documentation. Keep ENABLE_AUTH=true; the signed-in user's token is forwarded to the JobMojito API so calls respect that user's permissions.

The one deliberate exception is capability discovery: with ENABLE_LAZY_AUTH (default true), initialize, ping and the */list methods answer without a token so directory crawlers can render the tool list. No data is reachable that way — every tools/call, resource read and prompt still needs a verified JWT.

Deploy to Prefect Horizon

  1. Push this repo to GitHub.
  2. At horizon.prefect.io, sign in with GitHub and select this repo.
  3. Configure:
  • Entrypoint: server.py:mcp
  • Dependencies: auto-detected from requirements.txt
  • Horizon Authentication: off — this server provides its own Supabase OAuth, so let it be the auth layer.
  1. Set environment variables / secrets:
  • ENABLE_AUTH=true
  • BASE_URL=https://mcp.jobmojito.com — critical. This must be the server's public base URL, with no `/mcp` and no trailing slash. It's what SupabaseProvider advertises as the OAuth resource; if it's left at the http://localhost:8000 default, clients get 401 invalid_token. The startup log prints base_url=… and warns if it's localhost.
  • SUPABASE_PROJECT_URL=https://momsbvnltsydezmoesqt.supabase.co
  • SUPABASE_ANON_KEY if the Edge Functions need the apikey header.
  • FEATUREBASE_API_KEY for help-center docs.
  1. Deploy. Your MCP endpoint is https://mcp.jobmojito.com/mcp. Horizon redeploys on every push to main.
Testing the login

A 401 on initialize is the normal first step of MCP OAuth — the client is meant to read the discovery metadata and run the Supabase login. Horizon's Inspector / ChatMCP do not perform that login, so they'll show a bare 401. Test by adding https://mcp.jobmojito.com/mcp as a custom connector in Claude.ai, which runs the full OAuth flow and prompts the Supabase login.

Make sure the Supabase side is configured (or the flow 401s regardless): OAuth Server enabled + Dynamic Client Registration on; Site URL https://app.jobmojito.com

  • Authorization Path `/

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기