Salta l'installazione. Attivo in meno di 2 minuti.
Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi Lever con un clic, poi punta il tuo client AI (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) all'endpoint MCP generato. Niente Docker, niente git clone, nessuna esperienza di sviluppo richiesta.
In breve
Gestisci Lever ATS (candidati, opportunità, pubblicazioni, fasi, feedback) da qualsiasi agente AI. 10 strumenti, basic-auth.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per Lever
Clicca su un prompt per copiarlo. Incollalo in Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot o OpenClaw per eseguirlo contro questo connettore.
Claude è un'AI e può sbagliare. Verifica sempre le risposte.
💡 Niente installazione? Vai direttamente su cloud.anythingmcp.com. Accedi, clicca Connectors → Lever, inserisci le credenziali, genera una MCP API key — fatto. Niente Docker, niente
git clone, niente server locale.
Lever + Gemini
Gestisci Lever ATS (candidati, opportunità, pubblicazioni, fasi, feedback) da qualsiasi agente AI. 10 strumenti, basic-auth.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
LEVER_API_KEY
Step 1 — Ottieni le credenziali
This connector wraps the Lever Hire API v1 (api.lever.co/v1).
Setup:
- In Lever → Settings → Integrations and API → API Credentials → Generate new key.
- Set
LEVER_API_KEY. - Sandbox: use
https://api.sandbox.lever.co/v1instead during testing.
Authentication: HTTP Basic — API key as username, empty password.
Opportunity vs Candidate: in Lever's modern API, an Opportunity represents a candidate's interest in a single posting. A person can have multiple opportunities (one per role). The legacy Candidate endpoint still works but Opportunity is preferred.
…(continued in the in-app connector instructions)
Step 2 — Installa l'adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Step 3 — Aggiungi il connettore in Gemini
L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostraYOUR_SERVER_ID.
Gemini CLI legge i server MCP da ~/.gemini/settings.json (o %APPDATA%\gemini\settings.json su Windows). Aggiungi:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Ottieni la tua MCP API key da AnythingMCP → MCP Servers → il tuo server → API keys.
- Salva il file e riavvia
gemini. - Esegui
/mcpnella Gemini CLI —Leverdovrebbe essere elencato come disponibile. - Vertex AI Studio: passa
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDnell'arraytoolsdella richiesta con lo stesso headerX-API-Key.
Tool disponibili
| Tool | What it does |
|---|---|
lever_list_opportunities | List opportunities (candidate × posting) |
lever_get_opportunity | Get one opportunity with full contact, links, tags, applications |
lever_create_opportunity | Create an opportunity (candidate with associated posting) |
lever_update_opportunity_stage | Move an opportunity to a different stage |
lever_archive_opportunity | Archive an opportunity with an archive reason |
lever_list_postings | List job postings |
lever_list_stages | List pipeline stages |
lever_list_users | List Lever users (recruiters, hiring managers) |
lever_list_archive_reasons | List archive reasons configured in the org |
lever_list_feedback | List interview feedback forms attached to an opportunity |
FAQ
Gemini 1.5 Pro o 2.x supportano MCP? Sì — Gemini CLI ≥ 0.4 e la Vertex AI tools API accettano connettori MCP httpUrl con header personalizzati.
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