ZIZAI 리크루트 MCP 서버

“ZIZAI 리크루트” MCP 서버란 무엇인가요?

ZIZAI 리크루트 MCP 서버는 AI 어시스턴트 및 클라이언트를 ZIZAI 리크루트 API와 연결하는 역할을 하며, 전문 평가를 활용하여 효율적이고 정밀한 인재-직무 매칭을 지원하는 차세대 지능형 채용 플랫폼입니다. 채용 관련 데이터와 액션을 MCP 도구로 노출함으로써, 개발자와 AI 에이전트가 직무 목록 조회, 지원, 리크루트 엔터티 관리, 추천 인재 탐색 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 통합 덕분에 채용 앱 개발 워크플로우가 간소화되며, 외부 직무/인재 데이터 및 공고 등록, 후보자 매칭 분석 등 다양한 운영 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 또는 README에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

구직자용

• get-job-list
  추천 직무 목록을 조회합니다. 키워드, recruitType(직무 유형) 등 선택적 파라미터를 받을 수 있습니다.
• apply-for-job
  고유 workPin 코드를 사용해 직무에 지원합니다.

리크루터용

• get-entity-list
  관리 중인 엔터티(기업 또는 조직) 목록을 조회합니다.
• get-entity-jobs
  특정 엔터티에서 게시한 직무 목록을 조회합니다.
• get-recommend-talents
  특정 직무에 대한 추천 인재를 조회합니다.
• get-field-list
  사용 가능한 직무 분야 또는 카테고리 목록을 조회합니다.
• post-a-job
  엔터티에 신규 직무를 등록하며, 직무 내용(책임, 요구사항, 도시, 복지 등)을 설정할 수 있습니다.

MCP 서버 활용 사례

• 직무 검색 자동화
  AI 에이전트가 사용자를 위해 추천 직무를 조회·필터링하여, 맞춤 기준에 따른 기회 탐색을 자동화합니다.
• 자동 직무 지원
  사용자가 AI 인터페이스를 통해 직접 채용에 지원할 수 있어, 지원 프로세스를 간소화하고 수작업을 줄입니다.
• 리크루터 엔터티 관리
  리크루터가 자신이 관리하는 엔터티(기업) 목록과 각 엔터티별 직무를 자동화된 워크플로우로 관리할 수 있습니다.
• 인재 추천 및 스크리닝
  리크루터는 AI 기반으로 특정 채용공고에 적합한 후보자를 추천받아, 채용 효율을 높일 수 있습니다.
• 직무 공고 자동화
  리크루터가 서버를 통해 직무 공고를 프로그래밍 방식으로 등록·관리할 수 있어, 목록을 최신 상태로 유지하기 쉽습니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에서 Windsurf 전용 설치 안내를 찾을 수 없습니다.

Claude

1. 사전 준비: ZIZAI Work API 키를 발급받으세요 (안내 ).
2. 설정 파일 찾기: claude_desktop_config.json 파일을 수정하세요.
3. MCP 서버 추가: mcpServers 아래에 아래 JSON 스니펫을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "zaiwork": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "@zizaiwork/mcp"
         ],
         "env": {
           "ZAI_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 파일을 저장하고 Claude Desktop 앱을 재시작하세요.
5. 확인: 인터페이스에서 ZIZAI 리크루트 MCP 서버가 노출되는지 확인하세요.

Cursor

저장소에서 Cursor 전용 설치 안내를 찾을 수 없습니다.

Cline

저장소에서 Cline 전용 설치 안내를 찾을 수 없습니다.

API 키 보안 관리

API 키는 위와 같이 env 섹션에 입력해야 하며, 다른 곳에 하드코딩되지 않도록 주의해야 합니다. 예시:

"env": {
  "ZAI_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 서버 통합하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “MCP-name"은 실제 MCP 서버 이름(예: “github-mcp”, “weather-api” 등)으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 함을 잊지 마세요.

요약

총평

ZIZAI 리크루트 MCP 서버는 채용 자동화에 초점을 맞춘 실용적인 도구를 제공하지만, 프롬프트 템플릿 및 명확한 리소스 노출에 관한 문서가 부족합니다. 채용 워크플로우 통합에는 적합하지만, Roots 및 Sampling 지원과 보다 풍부한 문서화가 추가된다면 더욱 유용할 것입니다.

MCP 점수

종합적으로, 이 MCP 서버의 평점은 4/10입니다: 목적이 명확하고 실용적이지만, 문서화, 프롬프트 및 리소스 정의, Roots/Sampling 지원, 생태계 참여도 측면에서 아쉬움이 있습니다.