Integración del Servidor MCP de BambooHR

¿Qué hace el Servidor MCP de “BambooHR”?

El Servidor MCP de BambooHR es una librería del Model Context Protocol (MCP) diseñada para facilitar la integración fluida entre asistentes de IA y la API de BambooHR. Construida usando Node.js y TypeScript, ofrece una interfaz limpia y con tipado seguro para acceder e interactuar con los diferentes endpoints de BambooHR. Al actuar como puente entre sistemas de IA y datos de RRHH, el Servidor MCP de BambooHR permite flujos de trabajo mejorados para desarrolladores y organizaciones, tales como consulta de directorios de empleados, gestión de asignación de proyectos, registro de horas trabajadas y recuperación de información sobre la disponibilidad del equipo. Esta integración permite que los asistentes de IA automaticen tareas relacionadas con RRHH, agilicen la obtención de datos y ayuden a una gestión de recursos humanos más eficaz dentro de entornos de desarrollo.

Lista de prompts

No se mencionan ni documentan plantillas de prompt explícitas en el repositorio.

Lista de recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de herramientas

• fetchWhosOut: Recupera una lista de empleados que actualmente están fuera de la oficina.
• fetchProjects: Obtiene datos de proyectos asociados a un empleado.
• submitWorkHours: Permite enviar horas trabajadas para un proyecto y tarea específicos.
• getMe: Recupera los detalles del usuario autenticado.
• fetchEmployeeDirectory: Lista todos los empleados con sus nombres, emails y cargos.
• fetchTimeEntries: Recupera registros de entradas de tiempo para empleados.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Recuperación del directorio de empleados: Acceso rápido a la lista de todos los empleados, incluyendo nombres, emails y cargos, agilizando la consulta y el reporte de datos de RRHH.
• Gestión de proyectos y tareas: Obtención de proyectos y tareas asignados a un empleado, facilitando el seguimiento del tiempo y la asignación de recursos para RRHH y líderes de equipo.
• Envío de horas trabajadas: Automatiza el registro de horas trabajadas para proyectos y tareas específicos, simplificando procesos de RRHH y minimizando errores de entrada manual.
• Seguimiento de disponibilidad del equipo: Identifica al instante quién está fuera de la oficina para mejorar la planificación de recursos y reducir conflictos de agenda.
• Consulta de información personal: Recupera detalles de usuario autenticado para tableros personalizados de RRHH o interacciones de asistentes.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y npm instalados.
2. Clona el repositorio e instala las dependencias:

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

3. Edita tu archivo de configuración para añadir el servidor MCP de BambooHR:

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

4. Establece las variables de entorno para las claves API (ver más abajo).
5. Guarda y reinicia Windsurf. Verifica que el servidor esté en funcionamiento.

Claude

1. Prerrequisito: Instala Node.js y npm.
2. Clona y configura el servidor MCP de BambooHR como se indicó arriba.
3. En la configuración de Claude, añade:

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

4. Configura las variables de entorno requeridas (ver más abajo).
5. Guarda, reinicia Claude y verifica la conexión.

Cursor

1. Instala Node.js y npm.
2. Clona e instala bamboohr-mcp:

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

3. Añade en la configuración de Cursor:

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

4. Establece las variables de entorno (ver más abajo).
5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Asegúrate de que Node.js y npm estén presentes.
2. Clona e instala como se describió arriba.
3. Añade lo siguiente en la configuración de Cline:

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

4. Establece las variables de entorno como se describe.
5. Guarda y reinicia Cline.

Protege tus claves API usando variables de entorno

Configura lo siguiente en tu entorno o en un archivo .env:

BAMBOOHR_TOKEN=tu_api_token_aquí
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=tuempresa
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

También puedes especificar las variables de entorno en tu archivo JSON de configuración:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "bamboohr-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutaalmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “bamboohr-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

| Soporte de Roots | ⛔ | No mencionado |

Nuestra opinión

BambooHR MCP ofrece una integración básica y con tipado seguro con BambooHR para desarrolladores y asistentes de IA basados en MCP. Aunque está bien estructurado y cubre los endpoints clave de la API de RRHH, actualmente carece de definiciones explícitas de prompts/recursos y no documenta características avanzadas de MCP como Roots o Sampling. Es adecuado para automatizaciones esenciales de RRHH pero no constituye una implementación de referencia de MCP completa.

En base a lo anterior, le daría a este servidor MCP una puntuación de 4/10 para la completitud general MCP: cubre las herramientas y configuración centrales de la API, pero carece de funciones avanzadas, plantillas de prompt y exposición de recursos.

Puntuación MCP