BambooHR MCP Server Integration

Hvad gør “BambooHR” MCP Server?

BambooHR MCP Server er et Model Context Protocol (MCP)-bibliotek designet til at facilitere problemfri integration mellem AI-assistenter og BambooHR API. Bygget med Node.js og TypeScript giver det et rent, type-sikkert interface til at tilgå og interagere med forskellige BambooHR-endpoints. Ved at fungere som bro mellem AI-systemer og HR-data muliggør BambooHR MCP Server forbedrede workflows for udviklere og organisationer, såsom opslag i medarbejderkatalog, håndtering af projektopgaver, indsendelse af arbejdstimer og indhentning af oplysninger om teamtilgængelighed. Denne integration gør det muligt for AI-assistenter at automatisere HR-relaterede opgaver, effektivisere dataudtræk og understøtte mere effektiv HR-administration i udviklingsmiljøer.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner er nævnt eller dokumenteret i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repositoryet.

Liste over Værktøjer

• fetchWhosOut: Henter en liste over medarbejdere, der aktuelt er ude af kontoret.
• fetchProjects: Henter projektdata tilknyttet en medarbejder.
• submitWorkHours: Muliggør indsendelse af arbejdstimer for et specifikt projekt og opgave.
• getMe: Henter detaljerne for den autentificerede bruger.
• fetchEmployeeDirectory: Viser alle medarbejdere med navne, e-mails og stillingsbetegnelser.
• fetchTimeEntries: Henter tidsregistreringer for medarbejdere.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Medarbejderkatalog-opslag: Få hurtigt adgang til en liste over alle medarbejdere inkl. navne, e-mails og stillingsbetegnelser, hvilket effektiviserer HR-dataopslag og rapportering.
• Projekt- og opgavestyring: Hent projekter og opgaver tildelt en medarbejder, så det bliver lettere at spore tid og ressourcefordeling for HR og teamledere.
• Indsendelse af arbejdstimer: Automatisér registrering af arbejdstimer for specifikke projekter og opgaver, hvilket forenkler HR-processer og reducerer manuelle fejl.
• Overvågning af teamtilgængelighed: Identificér straks hvem der er ude af kontoret for at forbedre ressourceplanlægning og mindske planlægningskonflikter.
• Personlig informationsopslag: Hent detaljer om den autentificerede bruger til personlige HR-dashboards eller assistent-interaktioner.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at Node.js og npm er installeret.
2. Klon repositoryet og installer afhængigheder:

   git clone https://github.com/encoreshao/bamboohr-mcp.git
   cd bamboohr-mcp
   npm install
   

3. Redigér din konfigurationsfil for at tilføje BambooHR MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "bamboohr-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sæt miljøvariabler for API-nøgler (se nedenfor).
5. Gem og genstart Windsurf. Verificér at serveren kører.

Claude

1. Forudsætning: Installer Node.js og npm.
2. Klon og opsæt BambooHR MCP-serveren som ovenfor.
3. Tilføj i Claudes konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "bamboohr-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Konfigurer nødvendige miljøvariabler (se nedenfor).
5. Gem, genstart Claude og verificér forbindelsen.

Cursor

1. Installer Node.js og npm.
2. Klon og installer bamboohr-mcp:

   git clone https://github.com/encoreshao/bamboohr-mcp.git
   cd bamboohr-mcp
   npm install
   

3. Tilføj til Cursors konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "bamboohr-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sæt miljøvariabler (se nedenfor).
5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Sørg for at Node.js og npm er til stede.
2. Klon og installer som beskrevet ovenfor.
3. Tilføj følgende til din Cline-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "bamboohr-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sæt miljøvariabler som beskrevet.
5. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler

Sæt følgende i dit miljø eller en .env-fil:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Du kan også specificere miljøvariabler direkte i din JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "bamboohr-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "BAMBOOHR_TOKEN": "your_api_token_here",
        "BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN": "yourcompany",
        "BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID": "123"
      }
    }
  }
}

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "bamboohr-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “bamboohr-mcp” til det egentlige navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Roots Support | ⛔ | Ikke nævnt |

Vores vurdering

BambooHR MCP leverer en basal, type-sikker integration med BambooHR for udviklere og MCP-baserede AI-assistenter. Den er velstruktureret og dækker centrale HR-API-endpoints, men mangler i øjeblikket eksplicitte prompt-/ressourcebeskrivelser og dokumenterer ikke avancerede MCP-funktioner som Roots eller Sampling. God til kerne-HR-automatisering, men ikke en fuldt dækkende MCP-referenceimplementering.

På baggrund af ovenstående vurderer jeg denne MCP-server til 4/10 i generel MCP-fuldstændighed: den dækker kerne-API-værktøjer og konfiguration, men mangler avancerede funktioner, promptskabeloner og ressourceeksponering.

MCP Score