ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

InterviewFlowAI

โดย interviewflowaiรุ่น 1.1.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.interviewflowai/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.interviewflowai.com/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.interviewflowai.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน interviewflowai.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 77% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

InterviewFlowAI ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

LickityClick

โดย lickity.click

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

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx