BambooHR MCP Server Integration

Was macht der “BambooHR” MCP Server?

Der BambooHR MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP) Bibliothek, die eine nahtlose Integration zwischen KI-Assistenten und der BambooHR API ermöglicht. Entwickelt mit Node.js und TypeScript, bietet sie eine saubere, typsichere Schnittstelle zum Zugriff auf verschiedene BambooHR-Endpunkte. Als Brücke zwischen KI-Systemen und HR-Daten unterstützt der BambooHR MCP Server erweiterte Workflows für Entwickler und Unternehmen, wie z. B. das Abfragen von Mitarbeiterverzeichnissen, das Verwalten von Projektzuweisungen, das Einreichen von Arbeitszeiten und das Abrufen von Teamverfügbarkeiten. Durch diese Integration können KI-Assistenten HR-bezogene Aufgaben automatisieren, die Datenabfrage optimieren und ein effektiveres Personalmanagement in Entwicklungsumgebungen unterstützen.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt oder dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• fetchWhosOut: Ruft eine Liste der aktuell abwesenden Mitarbeitenden ab.
• fetchProjects: Ruft Projektdaten ab, die einem Mitarbeitenden zugeordnet sind.
• submitWorkHours: Ermöglicht das Einreichen von Arbeitszeiten für ein bestimmtes Projekt und eine bestimmte Aufgabe.
• getMe: Ruft die Details des authentifizierten Nutzers ab.
• fetchEmployeeDirectory: Listet alle Mitarbeitenden mit Name, E-Mail und Berufsbezeichnung auf.
• fetchTimeEntries: Ruft Arbeitszeitbuchungen der Mitarbeitenden ab.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Mitarbeiterverzeichnis abrufen: Schneller Zugriff auf eine Liste aller Mitarbeitenden inklusive Namen, E-Mail-Adressen und Jobtitel, was die HR-Datenabfrage und Berichterstattung vereinfacht.
• Projekt- und Aufgabenmanagement: Projekte und Aufgaben eines Mitarbeitenden abrufen, um Zeit- und Ressourceneinteilung für HR und Teamleiter zu erleichtern.
• Arbeitszeiterfassung: Automatisiertes Eintragen von Arbeitszeiten für bestimmte Projekte und Aufgaben, was HR-Prozesse vereinfacht und manuelle Fehler reduziert.
• Teamverfügbarkeiten erfassen: Sofort erkennen, wer nicht im Büro ist, um die Ressourcenplanung zu verbessern und Terminüberschneidungen zu vermeiden.
• Persönliche Informationsabfrage: Abfrage authentifizierter Nutzerdetails für personalisierte HR-Dashboards oder Assistenteninteraktionen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:

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

3. Bearbeiten Sie Ihre Konfigurationsdatei, um den BambooHR MCP Server hinzuzufügen:

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

4. Setzen Sie die Umgebungsvariablen für die API-Schlüssel (siehe unten).
5. Speichern und Windsurf neu starten. Überprüfen Sie, ob der Server läuft.

Claude

1. Voraussetzung: Node.js und npm installieren.
2. Klonen und richten Sie den BambooHR MCP Server wie oben beschrieben ein.
3. In Claudes Konfiguration hinzufügen:

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

4. Erforderliche Umgebungsvariablen konfigurieren (siehe unten).
5. Speichern, Claude neu starten und die Verbindung prüfen.

Cursor

1. Node.js und npm installieren.
2. bamboohr-mcp klonen und installieren:

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

3. Zu Cursors Konfiguration hinzufügen:

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

4. Umgebungsvariablen setzen (siehe unten).
5. Speichern und Cursor neu starten.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm vorhanden sind.
2. Klonen und installieren Sie wie oben beschrieben.
3. Folgendes zu Ihrer Cline-Konfiguration hinzufügen:

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

4. Umgebungsvariablen wie beschrieben setzen.
5. Speichern und Cline neu starten.

API-Schlüssel mit Umgebungsvariablen schützen

Setzen Sie Folgendes in Ihrer Umgebung oder einer .env-Datei:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Sie können Umgebungsvariablen auch direkt in Ihrer JSON-Konfiguration angeben:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Geben Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “bamboohr-mcp” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

| Roots-Unterstützung | ⛔ | Nicht erwähnt |

Unsere Meinung

BambooHR MCP bietet eine grundlegende, typsichere Integration mit BambooHR für Entwickler und MCP-basierte KI-Assistenten. Es ist gut strukturiert und deckt wichtige HR-API-Endpunkte ab, allerdings fehlen derzeit explizite Prompt-/Ressourcendefinitionen sowie weiterführende MCP-Features wie Roots oder Sampling. Gut für zentrale HR-Automatisierungen, aber kein vollständiges MCP-Referenz-Setup.

Basierend auf obigem würde ich diesem MCP-Server eine 4/10 für allgemeine MCP-Vollständigkeit geben: Die wichtigsten API-Tools und die Konfiguration sind vorhanden, aber fortgeschrittene Features, Prompt-Vorlagen und Ressourcen-Exposition fehlen.

MCP Score