Official HireLayer MCP server: resume and CV parsing, job criteria extraction, candidate matching and ranking, and skills normalization for AI agents in Claude, Cursor, VS Code and other MCP clients.
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio, streamable-http). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
HIRELAYER_API_KEYClave de APIobligatoriaHireLayer API key. Free plan with 50 credits a month at https://hirelayer.co
Declarado por el autor en el registro oficial de MCP. Forge does not store, broker, or ever see these values — the config below is scaffolded with placeholders you fill in locally.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Leído del código que npm publica realmente, en el momento del análisis. El paquete nunca se ejecutó. Las herramientas registradas dinámicamente en tiempo de ejecución, o escondidas en código empaquetado o minificado, pueden pasarse por alto — así que esto es un mínimo de la superficie de herramientas, no un censo completo.
hirelayerSin descripción publicadaEsta herramienta no publicó ninguna descripción. Forge no se la inventa.
parse_resumeParse a resume / CV (PDF, DOC, DOCX, ODT, PPT, PPTX, ODP, XLS, RTF, TXT, JPG, PNG or BMP, under 4.5 MB) into structured JSON: contact details, work experience, education, languages, skills and the full resume text in info_resume.text. Pass a local file_path or a public file_url. Takes about 35 seco…Parse a resume / CV (PDF, DOC, DOCX, ODT, PPT, PPTX, ODP, XLS, RTF, TXT, JPG, PNG or BMP, under 4.5 MB) into structured JSON: contact details, work experience, education, languages, skills and the full resume text in info_resume.text. Pass a local file_path or a public file_url. Takes about 35 seco…
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
extract_job_criteriaTurn a job description (any language) into weighted matching criteria (matching_criteria[]), each with a weight from 1 to 3, a mandatory flag and a rationale (labels and rationales are written in French). Feed the result to match_candidate. Costs 1 HireLayer credit.Turn a job description (any language) into weighted matching criteria (matching_criteria[]), each with a weight from 1 to 3, a mandatory flag and a rationale (labels and rationales are written in French). Feed the result to match_candidate. Costs 1 HireLayer credit.
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
match_candidateScore one candidate against a job: returns a score between 0 and 1, a summary and an explained evaluation of each criterion (written in French). Use the criteria from extract_job_criteria and the resume text from parse_resume (info_resume.text). Costs 1 HireLayer credit.Score one candidate against a job: returns a score between 0 and 1, a summary and an explained evaluation of each criterion (written in French). Use the criteria from extract_job_criteria and the resume text from parse_resume (info_resume.text). Costs 1 HireLayer credit.
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
rank_candidatesRank up to 10 candidates against the same job description, from their resume texts: returns each candidate with a rank, a score between 0 and 1 and a rationale (written in French). Costs 1 HireLayer credit per call, whatever the number of candidates.Rank up to 10 candidates against the same job description, from their resume texts: returns each candidate with a rank, a score between 0 and 1 and a rationale (written in French). Costs 1 HireLayer credit per call, whatever the number of candidates.
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
resolve_skillsMap free-text skills in French or English (one skill, a compound string or a whole skills section) to skills of the HireLayer taxonomy, with their IDs, families and domains. Unmatched parts are listed in unresolved. Costs 1 HireLayer credit.Map free-text skills in French or English (one skill, a compound string or a whole skills section) to skills of the HireLayer taxonomy, with their IDs, families and domains. Unmatched parts are listed in unresolved. Costs 1 HireLayer credit.
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
5 de 6 herramientas publicaron una descripción.
Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.
Official HireLayer MCP server: resume and CV parsing, job criteria extraction, candidate matching and ranking, and skills normalization for AI agents in Claude, Cursor, VS Code and other MCP clients.
Los nombres enlazados abren el índice de Forge con todas las entradas que se observó que exponen esa herramienta. Ver todas las herramientas indexadas.
El rastreo se detuvo en el límite de profundidad 4. Nada por debajo de ese nivel llegó a resolverse.
El rastreo se detuvo en el límite de 60 paquetes. El resto del árbol nunca se resolvió.
Hay 36 paquetes resueltos más que no se dibujan aquí (límite de visualización: 24). Toda dependencia con avisos de seguridad se dibuja aunque se supere el límite. Inventario completo (SBOM CycloneDX)
53 dependencias declaradas nunca llegaron al árbol. Faltan en la resolución de Forge, no en el paquete.
+41 más sin listar. Los recuentos por motivo de arriba las incluyen todas.
No se siguen: peerDependencies. Este árbol cubre solo dependencias en tiempo de ejecución, así que lo que estas arrastren nunca se resolvió.