# 구조화 면접 설계 담당 (RC-023) MCP 사용 설명서

영역: 사람을 뽑고 문제없이 관리하고 싶다

> 에이전트 가이드는 전문가를 대체하지 않습니다. 결과물은 초안이며, 최종 판단과 외부 실행은 사용자와 전문가가 합니다.

## 무엇을 해 주나요
면접관마다 질문과 평가가 제각각인 회사를 위해 평가할 역량별로 같은 질문 세트와 채점 기준을 만들어 드리는 AI 직원입니다. 면접 진행과 합격 결정은 하지 않으며, 면접관들이 함께 쓸 질문지와 점수표 초안을 넘깁니다.

결과물: 역량별 질문, 꼬리 질문, 점수 기준표

성공 기준: 역량별 질문·꼬리 질문, 점수 기준표가 내 데이터 행(source_id)을 근거로 만들어지고, 검수 포인트와 "역량 정의 출처 표시"가 확인된 상태.

## 일반 AI와 다른 점 (MCP + 내 데이터)

- 일반 AI만: 면접 질문 예시를 줍니다.
- Recrua MCP: 회사 역량 DB와 직무 성과 지표로 역량별 질문과 점수 기준표를 만듭니다.

> 모든 고객에게 공용으로 제공하는 전문가·에이전시 데이터셋은 아직 없습니다. 회사별로 승인·등록한 자료만 해당 워크스페이스에서 조회하며, 역할별 계산에는 필요한 데이터 슬롯을 별도로 연결합니다.

### 필요한 내 데이터

- **역량 DB**: 역량, 정의, 행동 지표, 우수·보통·미흡 기준
- **직무 성과 지표**: 직무, 지표, 목표치

### 판단 기준

- 직무 핵심 역량 우선
- 행동 지표 관찰 가능성

### 데이터 근거 결과물

- 역량별 질문·꼬리 질문
- 점수 기준표

### 출처·최신성 점검

- 역량 정의 출처 표시
- 평가 결정은 면접관

## 추천 MCP 클라이언트: Claude 데스크톱·웹 사용자 정의 커넥터 또는 Claude Code
문서·점검 업무라 대화형 MCP 클라이언트가 편합니다. Claude 사용자 정의 커넥터는 OAuth(Recrua 로그인 → 작업 공간 승인)로 연결합니다. (연결 방식 기준 추천이며 모델 성능 비교가 아닙니다.)

## 준비물

| 항목 | 필수 | 용도 | 준비 방법 | 단계 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| Recrua 계정과 구독 | 필수 | 실행용 | 가입 후 이 에이전트를 포함하는 구독: 개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · 인사·노무 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원 | 준비 | 구독·권한 필요 |
| MCP 키 (mcp 범위) | 필수 | 실행용 | 구독 후 설정 → 키 발급. 키는 환경 변수로만 넘기고 문서·대화에 붙이지 않습니다 | 준비 | 구독·권한 필요 |
| 내 데이터: 역량 DB | 필수 | 실행용 | 필요한 열: 역량, 정의, 행동 지표, 우수·보통·미흡 기준. 업무 자료에 CSV로 등록(내 워크스페이스에서만 사용) | 자료 연결 | 사용자가 직접 준비 |
| 내 데이터: 직무 성과 지표 | 필수 | 실행용 | 필요한 열: 직무, 지표, 목표치. 업무 자료에 CSV로 등록(내 워크스페이스에서만 사용) | 자료 연결 | 사용자가 직접 준비 |

## 입력 예시

- **상황 설명** (필수): 마케팅 매니저 채용 면접을 준비하고 있습니다. 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하고 싶습니다.
- **원하는 조건** (선택): 면접은 45분, 면접관 3명입니다.

## 빠진 자료 점검

- 상황 설명이(가) 비어 있지 않은지
- 역량 정의 출처 표시
- 평가 결정은 면접관

## 자료·기준 준비

- 역량 DB: 역량, 정의, 행동 지표, 우수·보통·미흡 기준
- 직무 성과 지표: 직무, 지표, 목표치
- 공유·사용 권한이 있는 자료만 등록하고, 주민등록번호·계좌번호 등 민감정보는 가립니다.
- 회사 기준은 회사 전문성 팩(업무 절차·판단 기준·양식·사례)에 넣으면 get_agent_context에 함께 전달됩니다.
- 이 역할의 핵심 판단 요소: 절차·양식, 판단 기준·계산, 데이터·DB.

## 작업 순서

1. 평가하려는 역량을 정의하고 각 역량이 드러나는 행동 지표를 적습니다.
2. 역량마다 과거 경험을 묻는 STAR형 주 질문을 만듭니다.
3. 답변이 모호할 때 쓸 꼬리 질문을 상황, 행동, 결과 순으로 붙입니다.
4. 행동 지표 기준으로 점수 구간별 답변 수준을 서술한 기준표를 만듭니다.
5. 면접 시간과 면접관 수에 맞춰 질문 배분과 진행 순서를 정합니다.

## 넘기기 전 점검

- [ ] 질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다.
- [ ] 점수 구간마다 관찰 가능한 행동으로 서술되었는지, 형용사만 있으면 고쳐 씁니다.
- [ ] 입력된 면접 시간 안에 질문 수가 들어가는지 계산하고 넘치면 우선순위를 묻습니다.
- [ ] 면접관 간 채점 차이를 줄이기 위한 기준 예시가 각 구간에 있는지 봅니다.

## 결과물 소제목

- 평가 역량과 행동 지표
- 역량별 질문
- 꼬리 질문
- 점수 기준표
- 면접 진행 배분

## 결과 예시 (견본, 실제 실행 결과 아님)

마케팅 매니저 면접(45분, 면접관 3명)에서 데이터 분석력, 협업, 캠페인 기획력을 평가하는 설계 미리보기입니다.

### 역량별 질문
- 데이터 분석력: 데이터로 캠페인 방향을 바꾼 경험을 말씀해 주세요
- 협업: 다른 팀과 목표가 충돌했을 때 어떻게 조율했나요

### 꼬리 질문
- 그때 본인이 직접 맡은 역할은 무엇이었나요
- 결과를 어떤 지표로 확인했나요

### 점수 기준표
- 1점: 경험 없이 일반론만 답함
- 3점: 구체적 사례와 본인 행동 제시
- 5점: 사례, 행동, 측정된 결과와 회고까지 제시

## 자주 생기는 문제

- **401 / Recrua 인증이 필요합니다** → OAuth 연결이면 설정 → 연결된 AI 앱에서 연결이 해지되지 않았는지 확인하고 다시 연결합니다. 키 방식이면 Authorization: Bearer 헤더에 mcp 범위 키가 있는지, 키가 폐기되지 않았는지 확인합니다.
- **"현재 구독에 포함되지 않습니다"** → 이 에이전트를 포함하는 구독(개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · 인사·노무 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원)이 활성인지 확인합니다.
- **prepare_work가 no_data·missing_fields를 돌려줌** → 양식 CSV로 역량 DB, 직무 성과 지표을(를) 등록하고 사용 설명서의 데이터 연결에서 슬롯과 열을 저장합니다.
- **start_work가 NOT_READY를 돌려줌** → 차단 오류(형식·중복·필수 매개변수)를 고친 뒤 다시 점검합니다. 차감되지 않았습니다.
- **run_agent가 "AI 제공자 미연결"을 돌려줌** → Recrua 서버 AI가 연결되지 않은 상태입니다. 관리 작업의 근거와 서버 계산으로 클라이언트 모델이 작업하면 됩니다(차감 없음).
- **ChatGPT·Claude OAuth 연결이 안 됨** → 서버 URL이 정확히 https://recrua.store/api/mcp인지, 로그인한 Recrua 계정이 이 작업 공간의 구성원인지 확인합니다. 승인 요청은 10분 안에 한 번만 처리됩니다. 연결 뒤 도구 오류는 구독 포함 여부를 확인합니다.

## 첫 호출

```json
{
 "name": "get_kit",
 "arguments": {
  "agent_no": 23
 }
}
```

## 사람이 직접 하는 일

- 면접 진행
- 합격 여부 결정
- 지원자 연락
- 차별 소지 질문 작성
- 외부 발송·제출·게시 (승인 후 사용자가 직접 진행)

## 이용 조건

- 구독: 개별 구독 월 19,000원(관리 작업 월 50건) · 인사·노무 직무 영역 팀 월 99,000원 · 전체 월 990,000원. 관리 작업 1건은 대화에서 맡긴 업무 1건입니다. 자료 확인·조회·제출·검토·내보내기와 그 업무 안의 계산은 차감하지 않습니다.
- 로그인하면 이 에이전트를 예시 데이터로 1건 체험할 수 있습니다(체험 키 24시간).
- 여러 상품을 함께 구독할 수 있고, 직무 영역·전체 구독이 있으면 개별 구독의 50건보다 우선해 관리 작업 총량 제한 없이 씁니다(남용 방지용 속도 제한은 있음).
- 카드 결제: 가능.
- MCP 클라이언트(Claude·Codex 등) 이용 요금은 Recrua 결제에 포함되지 않습니다.

## AI 어시스턴트 안내

이 에이전트는 업무를 돕는 AI 어시스턴트입니다. 결과의 정확성·완결성이나 최종 확정을 보장하지 않으며, 중요한 판단은 관련 전문가의 검토가 필요합니다.
전문가 상담 연결: /consultation?agent=RC-023&area=%EC%9D%B8%EC%82%AC%C2%B7%EB%85%B8%EB%AC%B4

## MCP 연결: 연결 준비

Recrua는 MCP로만 씁니다. 웹사이트에서는 구독·키·업무 자료(DB)·전문성 팩을 관리하고, 실제 업무는 MCP 클라이언트에서 구조화 면접 설계 담당 도구를 불러 진행합니다.

1. **준비 · 구독·키** — 이 에이전트를 포함하는 구독을 하고 설정에서 mcp 범위 키를 발급합니다.
2. **자료 연결 · 데이터 연결·점검** — 연결한 AI가 첨부한 파일에서 역량 DB, 직무 성과 지표 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · MCP 클라이언트에서 작업** — get_kit(23) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 역량별 질문 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다."를 점검합니다.

- 가입·로그인 후 요금에서 이 에이전트를 포함하는 상품을 구독합니다.
- ChatGPT·Claude는 OAuth로 연결합니다(Recrua 로그인 → 작업 공간 승인, 키 불필요). Codex·Claude Code는 설정에서 mcp 범위 키를 발급해 RECRUA_API_KEY 같은 환경 변수에 둡니다.
- 업무에 쓸 자료(역량 DB, 직무 성과 지표)는 따로 변환하지 않아도 됩니다. 연결한 GPT·Claude에 파일을 첨부하면 AI가 필요한 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 작업 공간에 등록합니다(자료 편집 권한 필요).
- 쓰는 MCP 클라이언트 탭(Codex · ChatGPT / Claude Code · Claude)에서 연결 설정을 따라 합니다.
- 연결 후에는 GPT·Claude 창에서 평소처럼 일을 맡기면 됩니다. 자료 점검은 무료이고, 관리 작업을 열 때 1건이 차감되며, 결과는 내 팀에서 검토합니다.

### MCP 서버 (구독·권한 필요)

키 값은 이 화면·다운로드에 넣지 않습니다. 자리표시자를 내 키로 바꾸되 환경 변수로 넘기세요.

```
URL: https://recrua.store/api/mcp
전송 방식: Streamable HTTP (JSON 응답)
인증: OAuth(ChatGPT·Claude, https://recrua.store/api/mcp 그대로 입력) 또는 Authorization: Bearer <설정에서 발급한 mcp 범위 키>
```

### 첫 호출 예 (구독·권한 필요)

구독에 포함되지 않은 에이전트는 오류를 돌려줍니다.

```json
{
 "name": "get_kit",
 "arguments": {
  "agent_no": 23
 }
}
```

## MCP 연결: Codex · ChatGPT

Codex는 공식 문서상 HTTP MCP에 환경 변수의 Bearer 토큰을 쓸 수 있습니다. ChatGPT(웹·앱)는 OAuth로 연결합니다: Recrua 로그인 후 승인 화면에서 작업 공간과 범위를 확인해 허용합니다.

1. **준비 · 구독·키** — 이 에이전트를 포함하는 구독을 하고 설정에서 mcp 범위 키를 발급합니다.
2. **자료 연결 · 데이터 연결·점검** — 연결한 AI가 첨부한 파일에서 역량 DB, 직무 성과 지표 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · Codex에서 작업** — get_kit(23) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 역량별 질문 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다."를 점검합니다.

- Codex의 config.toml에 아래 설정을 추가합니다(HTTP 서버는 공식 문서상 config.toml로 설정).
- RECRUA_API_KEY 환경 변수에 설정에서 발급한 mcp 범위 키를 넣습니다. 키를 파일에 직접 쓰지 마세요.
- Codex에서 Recrua 도구 목록이 보이는지 확인한 뒤 get_kit부터 호출합니다.
- ChatGPT: ChatGPT 설정의 앱(커넥터) 메뉴에서 새 MCP 앱을 추가합니다. 메뉴 이름과 사용 가능 여부(개발자 모드 등)는 ChatGPT 요금제·워크스페이스 설정에 따라 다릅니다.
- ChatGPT: MCP 서버 URL에 https://recrua.store/api/mcp를 넣고 인증은 OAuth를 고릅니다.
- ChatGPT: Recrua 로그인 화면이 열리면 기존 Recrua 계정으로 로그인하고, 승인 화면에서 연결할 앱·작업 공간·범위를 확인한 뒤 허용합니다.

### Codex config.toml (공식 문서 기준 · 실제 연결 미검증)

공식 문서 형식입니다. 실제 계정 연결은 이 화면에서 검증하지 않았습니다.
공식 문서: https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp?surface=cli

```toml
[mcp_servers.recrua]
url = "https://recrua.store/api/mcp"
bearer_token_env_var = "RECRUA_API_KEY"
```

### ChatGPT 웹·앱 (OAuth) (공식 문서 기준 · 실제 연결 미검증)

연결은 설정 → 연결된 AI 앱에서 확인·해지합니다. 도구 사용에는 이 작업 공간의 구독이 필요하고, 체험은 체험 키로만 합니다. 실제 ChatGPT 계정 연결은 이 화면에서 검증하지 않았습니다.
공식 문서: https://developers.openai.com/api/docs/guides/custom-mcp-server

```
MCP 서버 URL: https://recrua.store/api/mcp
인증: OAuth — Recrua 로그인 → 작업 공간 승인
```

## MCP 연결: Claude Code · Claude

Claude 웹·데스크톱 사용자 정의 커넥터는 OAuth(Recrua 로그인 → 작업 공간 승인)로, Claude Code는 --header로 Bearer 키를 넣는 HTTP MCP로 연결합니다.

1. **준비 · 구독·키** — 이 에이전트를 포함하는 구독을 하고 설정에서 mcp 범위 키를 발급합니다.
2. **자료 연결 · 데이터 연결·점검** — 연결한 AI가 첨부한 파일에서 역량 DB, 직무 성과 지표 항목을 뽑아 보여 주고, 확인하면 등록·연결한 뒤 사전 점검(무료)을 통과시킵니다.
3. **실행 · Claude에서 작업** — get_kit(23) → prepare_work → start_work(근거 고정, 관리 작업 1건) → 클라이언트 모델이 역량별 질문 등을 작성해 submit_work.
4. **검수/상담 · 근거 확인** — source_id로 근거를 확인하고 "질문이 직무 역량과 무관한 사생활, 가족, 출신을 묻지 않는지 확인합니다."를 점검합니다.

- Claude Code: 아래 명령으로 HTTP MCP를 추가하고 /mcp로 연결 상태를 확인합니다. 키는 환경 변수로만 넘깁니다.
- Claude 웹·데스크톱: Claude 설정의 커넥터에서 사용자 정의 커넥터를 추가합니다(요금제·조직 권한에 따라 다름).
- Claude 웹·데스크톱: 원격 MCP 서버 URL에 https://recrua.store/api/mcp를 넣고 OAuth로 연결합니다(요청 헤더 불필요).
- Claude 웹·데스크톱: Recrua 로그인 → 승인 화면에서 앱·작업 공간·범위를 확인하고 허용합니다.
- 연결 후 get_kit(23) → prepare_work → start_work로 작업을 열고, 근거 source_id를 인용해 결과를 submit_work로 제출합니다.

### Claude Code 명령 (공식 문서 기준 · 실제 연결 미검증)

공식 문서 형식입니다. 실행 전에 RECRUA_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.
공식 문서: https://code.claude.com/docs/en/mcp

```bash
claude mcp add --transport http recrua https://recrua.store/api/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $RECRUA_API_KEY"
```

### Claude 사용자 정의 커넥터 (OAuth) (구독·권한 필요)

연결은 설정 → 연결된 AI 앱에서 확인·해지합니다. 도구 사용에는 이 작업 공간의 구독이 필요하고, 체험은 체험 키로만 합니다. Claude 웹에서 운영 서버의 OAuth 로그인과 역할 키트 조회를 확인했습니다. 데스크톱·모바일 연결은 아직 확인하지 않았습니다.
공식 문서: https://support.claude.com/en/articles/11175166-get-started-with-custom-connectors-using-remote-mcp

```
원격 MCP 서버 URL: https://recrua.store/api/mcp
인증: OAuth — Recrua 로그인 → 작업 공간 승인
```