Marxel MCP Server

Marxel MCP Server とは？

Marxel MCP Server は、AI による履歴書スクリーニングを備えた採用管理システム Marxel が提供するホスト型 MCP エンドポイントで、AI アシスタントが確定済みの採用基準に沿って履歴書を比較し、根拠を引用し、面接質問を準備できるようにします。

このサーバー（名称 marxel-shortlist-studio）は人が判断に関わるレビューを前提に作られています。採用担当者が基準を確定し、アシスタントが各履歴書から原文を引用し、その結果を Screening Job として採用担当者の Marxel ワークスペースに保存できます。サーバー自身の指示により、アシスタントは候補者の順位付け、スクリーニング区分の割り当て、採用・不採用の判断を行いません。

Marxel MCP Server の使い方

エンドポイントは https://mcp.marxel.co/mcp（Streamable HTTP）です。私たちのプローブではサインインなしで接続でき、ツール一覧も取得できたため、追加してすぐにレビューの流れ（ラベル付きの架空サンプルを含む）を試せます。レビューの保存には接続中のアカウントが利用できる Marxel 組織が使われるため、その手順には Marxel アカウントが必要です。料金ページによると、Marxel には Free プラン（月 200 件の履歴書）と有料プランがあります。

Claude Code

claude mcp add --transport http marxel https://mcp.marxel.co/mcp

Claude Desktop と claude.ai

Settings を開き、Connectors で Add custom connector を選び、名前に Marxel、URL に https://mcp.marxel.co/mcp を入力します。

Cursor

~/.cursor/mcp.json（またはプロジェクトの .cursor/mcp.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "marxel": {
      "url": "https://mcp.marxel.co/mcp"
    }
  }
}

VS Code

.vscode/mcp.json に追加します。

{
  "servers": {
    "marxel": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.marxel.co/mcp"
    }
  }
}

典型的な流れは、求人の概要と最大 5 件の履歴書を貼り付け、アシスタントが提案した基準を確定し、根拠のワークスペースを確認してから、保存するかどうかを決めるというものです。

Marxel MCP Server の主な機能

• 基準が先：アシスタントが求人概要から職務に関連する基準を最大 12 件（Must-have、Responsibility、Nice-to-have）提案し、採用担当者は根拠の抽出前に最大 8 件を残します。
• 引用付きの根拠：各候補者は基準ごとに match、partial、missing のいずれかの状態を持ち、履歴書の原文引用が添えられます。
• 基準ごとに確認用の面接質問を生成します。
• 1 つのワークスペースは最大 5 人の候補者と 8 件の基準。履歴書がそれ以上ある場合、アシスタントはバッチを選ぶよう求め、後回しにする候補者を明示します。
• クライアントがフォームに対応していればフォームで確認し、対応していなければチャットで確認します。
• Marxel への保存：明示的に選んだ組織に Screening Job と候補者レコードを作成します。冪等キーを使うため、再試行しても重複しません。
• 自動判断なし：メッセージ送信、順位付け、結果の決定は行いません。

Marxel MCP Server のツール

プローブでは 7 つのツールが返され、3 つのグループに分けられます。

• レビューの流れ：confirm_criteria は採用担当者に基準の確定を求め、create_review_workspace は確定した基準だけを使って、ユーザーが提供した履歴書から候補者比較と面接質問のワークスペースを作成します。
• 架空サンプル：open_shortlist と compare_candidates はラベル付きの架空の求人概要と候補者だけを対象とし、出力形式の確認に便利です。compare_candidates は読み取り専用です。
• Marxel への保存：list_marxel_organizations は接続中のアカウントが使える組織を一覧表示し、save_to_marxel は確定したレビューを保存（Screening Job と選択した候補者を作成し、スクリーニングを開始）し、get_marxel_save_status は保存したジョブへのリンク、取り込まれた候補者数、プラン情報を返します。

Marxel MCP Server のユースケース

• 1 つの職種での一次書類レビュー：「バックエンドエンジニアの求人概要と 4 件の履歴書です。基準を提案して、候補者ごとの根拠を見せてください。」
• 面接準備：「Kubernetes の経験が partial になっている候補者には、確認のために何を聞けばよいですか？」
• 基準を事前に合意し、同じ根拠ワークスペースを共有することで、面接官の間でレビューをそろえる。
• チャットでのレビューを採用システムへ移す：「このレビューを私たちの Marxel 組織に保存してください。」
• 実データを使う前に形式を試す：「Marxel のサンプル候補者リストを開いてください。」

Marxel MCP Server のトラブルシューティング

• 5 件を超える履歴書のレビューを断られる：ワークスペースごとの上限です。候補者を最大 5 人ずつのバッチに分けてください。
• 一部の基準が外された：1 つのワークスペースで使える基準は最大 8 件です。アシスタントが絞り込んだリストの確認を求めたら、統合してください。
• レビューに根拠が表示されない：先に基準を確定する必要があります。確認フォームを閉じた場合、confirm_criteria は not_confirmed を返すので、もう一度確定するかチャットで確定してください。
• 保存時に組織が表示されない：list_marxel_organizations は接続中のアカウントが使える組織だけを返します。Marxel アカウントがあり、その組織へのアクセス権があるか確認してください。
• 保存の再試行で結果が分からなくなった：同じレビューの再試行では同じ冪等キーを使い、get_marxel_save_status で結果を確認してください。