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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Greenhouse 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 Greenhouse (ATS recruiting: candidates, applications, jobs, scorecards, offers) from any AI agent. 10 tools, basic-auth.
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Beispiel-Prompts für Greenhouse
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 → Greenhouse klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Greenhouse + Gemini
Manage Greenhouse (ATS recruiting: candidates, applications, jobs, scorecards, offers) from any AI agent. 10 tools, basic-auth.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
GREENHOUSE_API_KEY
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
This connector wraps the Greenhouse Harvest API v1 (harvest.greenhouse.io/v1).
Setup:
- In Greenhouse → ⚙️ Configure → Dev Center → API Credential Management → Create New API Key.
- Type: Harvest. Permissions: pick what you need (read candidates/applications/jobs minimum; write for create endpoints).
- Set
GREENHOUSE_API_KEY.
Authentication: HTTP Basic — API key as username, empty password.
On-Behalf-Of header: write endpoints REQUIRE On-Behalf-Of: <user_id> to attribute the action to a specific Greenhouse user. Pass on_behalf_of parameter when writing.
…(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 —Greenhousesollte 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 |
|---|---|
greenhouse_list_candidates | List candidates |
greenhouse_get_candidate | Get one candidate with all applications + custom fields |
greenhouse_create_candidate | Create a candidate (+ optionally an application) |
greenhouse_list_applications | List applications |
greenhouse_advance_application | Move an application to the next pipeline stage |
greenhouse_reject_application | Reject an application with a reason |
greenhouse_list_jobs | List jobs |
greenhouse_get_job | Get one job with full job_post + hiring team + openings |
greenhouse_list_scorecards | List scorecards for an application |
greenhouse_list_users | List Greenhouse users (recruiters, interviewers, etc |
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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