Conecta tu IA con Lever

Qué puede hacer tu IA con Lever

Una vez conectado, estas herramientas aparecen automáticamente en tu asistente de IA:

• list_postingssolo lectura

  Enumere las ofertas de empleo. Filtre por estado, equipo, departamento, ubicación, tipo de contrato o etiqueta, o agrupe por uno de esos criterios. Pida expand para obtener a los responsables en lugar de sus identificadores — Lever no ofrece ningún filtro por persona.

• get_postingsolo lectura

  Obtenga una oferta por su id, con su contenido, equipo, ubicación y responsables.

• list_posting_userssolo lectura

  Enumere los usuarios con acceso a una oferta: propietario, responsable de contratación y seguidores.

• list_opportunitiessolo lectura

  Enumere los candidatos (oportunidades). Filtre por oferta, etapa, etiqueta, correo, origen o fecha. El origen referred identifica a los candidatos llegados por recomendación.

• get_opportunitysolo lectura

  Obtenga un candidato (oportunidad) por su id.

• list_applicationssolo lectura

  Enumere las candidaturas de un candidato — una por oferta, con sus respuestas a las preguntas de la oferta.

• get_applicationsolo lectura

  Obtenga una candidatura completa de un candidato.

• list_resumessolo lectura

  Enumere los currículums de un candidato. Cada uno incluye parsedData: puestos ocupados (empresa, cargo, resumen, lugar, fechas) y formación, ya extraídos por Lever — cotejarlo con una oferta no requiere descargar ningún archivo.

• get_resumesolo lectura

  Obtenga un currículum de un candidato, con sus puestos y formación analizados.

• list_filessolo lectura

  Enumere los archivos adjuntos a un candidato — cartas de presentación, portafolios, pruebas para casa. Solo metadatos; los currículums tienen su propia herramienta, list_resumes, que los devuelve analizados.

• get_filesolo lectura

  Obtenga los metadatos de un archivo adjunto: nombre, extensión, tamaño y fecha de subida. El contenido no se devuelve.

• list_offerssolo lectura

  Enumere las ofertas hechas a un candidato: estado, autor, fecha, retribución y los demás campos del formulario de oferta. El estado signed distingue a quien firmó de quien solo recibió la oferta.

• list_feedbacksolo lectura

  Enumere los formularios de evaluación de entrevista cumplimentados para un candidato, con cada campo y cada puntuación.

• get_feedbacksolo lectura

  Obtenga un formulario de evaluación depositado sobre un candidato, con cada campo, el valor elegido y la fecha de cumplimentación.

• list_feedback_templatessolo lectura

  Enumere las plantillas de formulario de evaluación de la cuenta, con cada campo y su identificador. Imprescindible antes de create_feedback: los identificadores de los valores enviados proceden de aquí.

• get_feedback_templatesolo lectura

  Obtenga una plantilla de evaluación con sus campos, su tipo y sus opciones. Léala antes de update_feedback_template, que sustituye la plantilla: lo que no devuelva se pierde.

• update_feedback_templateescritura · requiere aprobación

  Reescriba una plantilla de evaluación. El cambio afecta a toda la cuenta y a cada entrevista futura: está cambiando el proceso de selección, no un candidato. Lever sustituye la plantilla por lo que envíe y exige exactamente un campo de tipo score-system.

• create_feedbackescritura · requiere aprobación

  Presente un formulario de evaluación de entrevista cumplimentado sobre un candidato. Lever lo registra a nombre del usuario indicado en performAs, sin rastro alguno de que no lo escribió él — úselo solo para alguien que haya dictado su contenido, nunca para inventar una valoración. Acción de escritura: sujeta a la barrera de confirmación cuando está activada.

• update_feedbackescritura · requiere aprobación

  Modifique las respuestas de un formulario de evaluación ya depositado. Lever registra el cambio bajo el usuario indicado en performAs sin señalarlo: úselo solo para quien le haya dicho qué cambiar.

• list_interviewssolo lectura

  Enumere las entrevistas programadas para un candidato, con su panel y sus entrevistadores.

• get_interviewsolo lectura

  Obtenga una entrevista programada: su panel, su fecha, su duración, su lugar, sus entrevistadores y los formularios de evaluación aún pendientes.

• list_panelssolo lectura

  Enumere los paneles de entrevista de un candidato. Un panel es un bloque programado — una jornada presencial, una entrevista telefónica — que agrupa las entrevistas que lo componen.

• get_panelsolo lectura

  Obtenga un panel de entrevista con todas sus entrevistas, su etapa, su zona horaria y su posible cancelación.

• list_referralssolo lectura

  Enumere los formularios de recomendación cumplimentados para un candidato. Quien recomienda aparece como un campo del formulario, no como un usuario de Lever: contar quién recomienda más implica agrupar nombres escritos a mano, y dos grafías de la misma persona no se unirán. Lever no publica ninguna lista global de recomendaciones.

• get_referralsolo lectura

  Obtenga un formulario de recomendación con cada campo cumplimentado por quien recomienda y su fecha.

• list_opportunity_notessolo lectura

  Enumere las notas dejadas sobre un candidato — los comentarios del día a día, fuera de los formularios de evaluación.

• get_opportunity_notesolo lectura

  Obtenga un hilo de notas de un candidato, con cada uno de sus comentarios, su autor y su fecha.

• add_noteescritura · requiere aprobación

  Añada una nota a un candidato. Es visible para todos los que tienen acceso al candidato y ya no puede modificarse. Acción de escritura: sujeta a la barrera de confirmación cuando está activada.

• update_noteescritura · requiere aprobación

  Reescriba una nota de un candidato. Lever solo lo acepta en notas creadas por la API y sustituye el hilo entero: devuelva cada comentario que deba conservarse.

• list_stagessolo lectura

  Enumere las etapas del pipeline de la cuenta.

• get_stagesolo lectura

  Obtenga una etapa del pipeline por id, para leer como la etapa que es un identificador devuelto por un candidato o una entrevista.

• list_userssolo lectura

  Enumere los usuarios de Lever de la cuenta — reclutadores, responsables, entrevistadores. Sus identificadores son los que esperan performAs y los responsables de las ofertas.

• list_archive_reasonssolo lectura

  Enumere los motivos de archivado de una candidatura, y cuáles corresponden a una contratación.

Ejemplos de prompts

Pídeselo a tu IA en lenguaje natural: elegirá la herramienta de Lever adecuada.

• “Enumere las ofertas de empleo. Filtre por estado, equipo, departamento, ubicación, tipo de contrato o etiqueta, o agrupe por uno de esos criterios. Pida expand para obtener a los responsables en lugar de sus identificadores — Lever no ofrece ningún filtro por persona — desde Lever, en lenguaje natural.”
• “Obtenga una oferta por su id, con su contenido, equipo, ubicación y responsables — desde Lever, en lenguaje natural.”
• “Enumere los usuarios con acceso a una oferta: propietario, responsable de contratación y seguidores — desde Lever, en lenguaje natural.”
• “Enumere los candidatos (oportunidades). Filtre por oferta, etapa, etiqueta, correo, origen o fecha. El origen referred identifica a los candidatos llegados por recomendación — desde Lever, en lenguaje natural.”

Cómo funciona

1. Crea tu cuenta de Proxoria y añade tu endpoint MCP a Claude o ChatGPT.
2. Conecta Lever con tu clave API: cada persona conecta su propia cuenta y las credenciales se cifran en reposo.
3. Tu IA obtiene al instante las herramientas de Lever. Las acciones de escritura esperan tu aprobación en el panel antes de cambiar nada.

Preguntas frecuentes

¿Lever tiene un servidor MCP oficial?

No te hace falta. Proxoria expone Lever a tu IA mediante el Model Context Protocol, así que puedes usarlo desde Claude, ChatGPT, Mistral o cualquier cliente compatible con MCP, sin ningún servidor MCP oficial de Lever.

¿Qué puede hacer mi IA con Lever a través de Proxoria?

Obtiene 33 herramientas: list_postings, get_posting, list_posting_users, list_opportunities, get_opportunity, list_applications, get_application, list_resumes, get_resume, list_files, get_file, list_offers, list_feedback, get_feedback, list_feedback_templates, get_feedback_template, update_feedback_template, create_feedback, update_feedback, list_interviews, get_interview, list_panels, get_panel, list_referrals, get_referral, list_opportunity_notes, get_opportunity_note, add_note, update_note, list_stages, get_stage, list_users, list_archive_reasons. Por ejemplo: enumere las ofertas de empleo. filtre por estado, equipo, departamento, ubicación, tipo de contrato o etiqueta, o agrupe por uno de esos criterios. pida expand para obtener a los responsables en lugar de sus identificadores — lever no ofrece ningún filtro por persona.

¿El conector de Lever es de solo lectura?

No, también puede modificar datos. Las acciones de escritura pasan por defecto por el control de confirmación de Proxoria: tu IA las propone y tú apruebas cada una desde tu panel antes de que se escriba nada en Lever.

¿Cómo conecto Lever con mi IA?

Crea una cuenta de Proxoria, conecta Lever con tu clave API y añade tu endpoint MCP de Proxoria a Claude o ChatGPT. Tu IA obtiene al instante las herramientas de Lever.