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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Workable in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.
Summary
Manage Workable ATS (candidates, jobs, members, stages, comments) from any AI agent. 9 tools, Bearer token auth.
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Beispiel-Prompts für Workable
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Konnektor laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Workable klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Workable + Gemini
Manage Workable ATS (candidates, jobs, members, stages, comments) from any AI agent. 9 tools, Bearer token auth.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
WORKABLE_SUBDOMAIN, WORKABLE_ACCESS_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
This connector wraps the Workable Hiring API (per-subdomain — yoursub.workable.com/spi/v3).
Setup:
- Log into your Workable account → top-right avatar → Integrations → Workable API → Generate access token.
- Note your subdomain (the part before
.workable.com). - Set
WORKABLE_SUBDOMAINandWORKABLE_ACCESS_TOKEN.
Authentication: Authorization: Bearer ${WORKABLE_ACCESS_TOKEN}.
Per-tenant baseUrl: https://${WORKABLE_SUBDOMAIN}.workable.com/spi/v3. Substituted at import time.
Job 'shortcode': Workable identifies jobs by short hash strings (AC123ABCDE) in URLs/API. Use workable_list_jobs to discover.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen
Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (oder %APPDATA%\gemini\settings.json unter Windows). Hinzufügen:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → Profil → MCP API Keys → Neuer Key.
- Speichern und
geminineu starten. /mcpin Gemini CLI ausführen —Workablesollte als verfügbar gelistet sein.- Vertex AI Studio:
https://cloud.anythingmcp.com/mcpimtools-Array der Anfrage mit demselben Bearer-Header übergeben.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
workable_account_info | Returns the account info (subdomain, name, summary) |
workable_list_jobs | List jobs |
workable_get_job | Get a single job by shortcode with full description + requirements + benefits |
workable_list_candidates | List candidates for a job |
workable_get_candidate | Get one candidate by ID with full profile + answers to job questions |
workable_create_candidate | Create a candidate on a job (sourced / referral) |
workable_move_candidate_stage | Move a candidate to a different pipeline stage |
workable_disqualify_candidate | Disqualify (reject) a candidate with a reason |
workable_list_stages | List pipeline stages defined in the account |
FAQ
Unterstützen Gemini 1.5 Pro oder 2.x MCP? Ja — Gemini CLI ≥ 0.4 und die Vertex AI Tools API akzeptieren MCP httpUrl-Connectors mit Bearer-Header.
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