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

JobMojito

โดย JobMojitoรุ่น 1.5.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.jobmojito/jobmojito

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

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://mcp.jobmojito.com/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน jobmojito.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 675 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32558 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 90% ของอีก 32558 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32558 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

JobMojito ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.0) เข้า registry 3 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, FactLot

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

FactLot

โดย 9mp96ygnbk-alt

Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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 `/

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx