メインコンテンツへスキップ
intervyo の リモート MCP サーバー を使うと、AI アシスタントが自然な言葉で intervyo ワークスペースを操作できます — Interviewer、Role、Round の構築、候補者の 追加、Session のスケジュール、結果の読み取りまで。Streamable HTTP 上で Model Context Protocol を話すため、MCP に対応したあらゆるクライアントが接続できます。

​
エンドポイントと認証

URLhttps://www.intervyo.ai/api/mcp
TransportStreamable HTTP
認証（オプション 1）x-api-key: iv_live_… — Developer → API Keys で作成します
認証（オプション 2）Authorization: Bearer … — OAuth 2.1（対応するクライアント向け）
API キーはアカウントの権限を保持します。パスワードと同様に扱い、 アシスタントが必要とする範囲のみにスコープを限定してください。

​
クライアントを接続する

セットアップ方法を選んでください — それぞれ 1 分程度で完了します。

Claude コネクター（web + desktop）

ブラウザの claude.ai と Claude Desktop アプリを OAuth で接続します。API キー不要。

API キーで Claude を接続

Claude Code と Claude Desktop を x-api-key ヘッダーで接続します。

Codex CLI

OpenAI Codex を ~/.codex/config.toml で接続します（直接または mcp-remote）。

Cursor

Cursor を ~/.cursor/mcp.json で接続します。

​
接続をテストする

curl -X POST https://www.intervyo.ai/api/mcp \
  -H "x-api-key: iv_live_your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list" }'

​
アシスタントに専門知識を与える — Skill を追加する

★ Interview-Setup Skill

MCP サーバーはアシスタントに ツール を与えます。Skill は、それらを正しい 順序と正しいフィールド値で使う 専門知識 を与えます。インストールしておけば、 「シニアバックエンドの採用ループをセットアップして」 と言うだけで、アシスタントが 完全なプランを提案し、承認するとそれを構築します。サーバーと一緒に追加してください。

​
アシスタントにできること

ツールは概念ごとにグループ化されています。
領域代表的なツール役割
Interviewerslist_interviewers、create_interviewer、update_interviewerRound を実行する AI ペルソナを構築・再利用します
AI Avatarslist_ai_avatars、create_ai_avatarInterviewer に音声を与えます（名前 + 性別 + 音声 + 言語、画像なし）。まず一覧を表示し、Interviewer を作成する前にユーザーにアバターを選ばせます；ai_avatar_id で 再利用 します — create_ai_avatar はユーザーが明示的に要求した場合のみ
Roleslist_roles、create_role、update_role採用・評価の対象を定義します
Roundslist_rounds、create_round、update_roundRole のステップを追加し、それぞれを Interviewer に紐付けます
Participantscreate_participant、create_participant_with_resume、bulk_create_participants、list_participants人を追加します（履歴書からスキルを自動抽出）
Sessionscreate_session、list_sessions、get_session面接をスケジュールし、結果を読み取ります
Knowledge baseretry_knowledge_base_fileRole/Round に添付された参照ドキュメントを管理します
Filesupload_filePDF（base64）をアップロード → 履歴書 / ナレッジベース用のホスト型 URL
Coding & recordingsgenerate_coding_problem、execute_code、get_recording_urlコーディング Round + 署名付き録画リンク
完全かつ常に最新のカタログを得るには、tools/list を実行します（またはアシスタントに「ここで何ができる？」と尋ねます）。

​
PDF のアップロード（履歴書とナレッジベース）

MCP はファイルを multipart で送信できないため、PDF は base64 としてアップロードし、 ホスト型 URL を受け取ります:
  1. upload_file を { filename, content_base64, purpose } （purpose:resume または knowledge_base）で呼び出します。{ url } を返します。
  2. その url を使用します:
    • create_participant の resume_url として（スキルを自動抽出）、または
    • create_role の knowledge_base_links に。
PDF のみ。ファイルは約 10 MB 未満に保ってください（base64 はリクエストを約 33% 膨張させます）。
履歴書から候補者を追加する場合は、2 段階の手順を省略して create_participant_with_resume を { name, email, resume_filename, resume_base64 } で呼び出します。PDF をアップロードし、得られた URL で参加者を 1 回の呼び出しで作成します — スキル/言語は引き続き自動抽出されます。
生の HTTP を使いたい場合は、POST /api/v1/uploads が同じ API キーを受け付け、 multipart/form-data（file フィールド）または JSON { filename, content_base64 } の いずれか をサポートします — どちらも { data: { url } } を返します。
# multipart (curl) — 履歴書 → URL、その URL で参加者を作成
URL=$(curl -s -X POST "https://www.intervyo.ai/api/v1/uploads?accountSlug=$TEAM" \
  -H "x-api-key: $API_KEY" \
  -F "[email protected]" -F "purpose=resume" | jq -r .data.url)

curl -X POST "https://www.intervyo.ai/api/v1/participants?accountSlug=$TEAM" \
  -H "x-api-key: $API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"name\":\"Jane\",\"email\":\"[email protected]\",\"role_id\":\"$ROLE_ID\",\"resume_url\":\"$URL\"}"

​
安全性

  • 読み取りツール は自由に実行しても安全です。作成/更新 ツールはワークスペースを 変更するため、承認する前にアシスタントの提案を確認してください。
  • 破壊的な ツール（削除）は明示的な confirm: true を要求するため、 アシスタントが誤って削除することはありません。

API リファレンス

生の HTTP を使いたい場合は、すべての MCP ツールがドキュメント化された REST エンドポイントに対応しています。
最終更新日 2026年7月10日