Hiring Fairness & Selection ROI
ai.saifs由 saifs.ai 发布官方发布者v1.0.1更新于 Oct 24, 2026
Detect hiring adverse impact and estimate whether a selection method is worth its cost.
发布方自己的服务：Customer Intelligence & Segmentation
概览
远程 MCP 服务器，分析招聘漏斗计数与测评分数，评估不利影响、公平性与选拔投入回报。
- 可以做什么
- 按群体分析各阶段计数：选出率、EEOC 五分之四规则下的影响比、差距是否超出随机波动，以及端到端漏斗
- 跨岗位做同类比较，识别选拔差距中的辛普森悖论
- 分析匿名分数与结果配对：测试是否预测工作表现、是否低估某群体、公平的及格线，以及扣除成本后的净价值
- 返回决策卡片，例如“审查此阶段”“测试有预测力”“设定分数线”“值得投入”
- 获取仅依赖 numpy 的 Python 脚本，在本地汇总大型 ATS 导出数据，使候选人记录不离开本机
- 适用场景
- 当你已有招聘漏斗计数或测评结果，希望快速获得关于不利影响、公平分数线或选拔方法是否划算的统计分析，同时不想上传个人候选人记录时适用。
- 运行要求
- 远程 Streamable HTTP 端点，无需安装。需要 OAuth 2.1 登录（PKCE 与动态客户端注册），客户端首次使用时会打开登录页面。分析工具单次最多接受 5,000 行数据。
安装
在 SourceWeft 中
- 打开 控制台中的 Hiring Fairness & Selection ROI，将其添加到工作区。
- 连接 所需的 凭据。它们会被私密存储，绝不会在公开页面上展示。
- 为需要使用其工具的对话启用该服务。
Web executable，通过 Streamable HTTP。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。
交给智能体安装
把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体，或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南，先向你展示发布者、端点和登录方式，经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。
阅读 https://sourceweft.com/mcp/ai.saifs%2Fhiring-fairness/install.md，并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前，先告诉我它的发布者、端点和登录方式，等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件；问我密钥应从哪里获取。其他 MCP 客户端
把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。 客户端会在首次连接时完成 OAuth 登录。
{
"mcpServers": {
"hiring-fairness-selection-roi": {
"type": "http",
"url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}README
Hiring Fairness & Selection ROI
Group-level fairness and value analysis of a hiring process. From counts per stage and group it returns selection rates and impact ratios at every stage (EEOC four-fifths rule), whether each gap is larger than chance, the end-to-end funnel, and a like-for-like check across jobs that catches Simpson's paradox. From anonymous score/outcome pairs it tells you whether a test predicts job success, whether it underrates a group, a fair pass mark, and its money value net of cost. It never scores, ranks or selects individuals, and its output is analysis, not legal advice.
Install
VS Code / GitHub Copilot
Add to .vscode/mcp.json (workspace) or your user mcp.json:
Then start the server from the MCP view and sign in when prompted.
Claude (claude.ai, Desktop)
Settings → Connectors → Add custom connector, and paste:
Claude Code
Any other MCP client
Point it at https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp using the Streamable HTTP transport. The server returns 401 with a
WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… challenge, so OAuth-aware clients sign in automatically.
Tools
Example prompts
- “Here are our applicant and hire counts by stage and gender. Is any stage showing adverse impact?”
- “Is our coding assessment worth what it costs, and what pass mark is fair?”
- “Compare selection rates across departments like for like.”
Support
- Website: https://saifs.ai
- Issues: https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
- Privacy: https://saifs.ai/privacy_policy
来源：servers/hiring-fairness/README.md，提交 2b4eab8
工具
0版本历史
2- v1.0.1最新Oct 21, 2026
- v1.0.0Oct 16, 2026
评分
已满足适用检查项的 85%
该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。
- 近 30 天内可连通必需25 分
- 已声明认证方式必需10 分
- 已列出工具15 分
请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。
- 描述必需15 分
- 图标10 分
- 文档15 分
- 许可证10 分
其他 Saifs 集成
Customer Intelligence & Segmentation
ai.saifs官方发布者
远程 MCP 服务器，依据购买历史把客户名单划分为 A/B/C/D 层级，并生成销售跟进名单。
Dynamic Pricing & Overbooking
ai.saifs官方发布者
远程 MCP 服务器，为助手提供收益管理计算：推荐价格、保护水位、超售上限与预订进度提醒。
Statistical Process Control & Anomaly Alerts
ai.saifs官方发布者
远程 MCP 服务器，用统计过程控制图监控指标流，只在出现真实的失控漂移时告警。
Payment Reconciliation & Matching
ai.saifs官方发布者
远程 MCP 服务器，将银行收款、银行流水和 GST 2B 记录与未结发票及账簿匹配，给出置信度与异常队列。
Optimization Solver (LP / MIP Scheduling)
ai.saifs官方发布者
远程 MCP 服务器，用于求解线性与混合整数优化问题，返回最优方案、影子价格与不可行原因。