Integrazione del Server BambooHR MCP

Cosa fa il server “BambooHR” MCP?

Il server BambooHR MCP è una libreria Model Context Protocol (MCP) progettata per facilitare un’integrazione fluida tra assistenti AI e l’API BambooHR. Realizzato con Node.js e TypeScript, offre un’interfaccia pulita e type-safe per accedere e interagire con i vari endpoint di BambooHR. Agendo da ponte tra sistemi AI e dati HR, il server BambooHR MCP abilita flussi di lavoro avanzati per sviluppatori e organizzazioni, come interrogare la directory dei dipendenti, gestire assegnazioni di progetto, inviare ore di lavoro e recuperare informazioni sulla disponibilità del team. Questa integrazione consente agli assistenti AI di automatizzare le attività HR, velocizzare il recupero dati e supportare una gestione più efficace delle risorse umane negli ambienti di sviluppo.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è menzionato o documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• fetchWhosOut: Recupera un elenco dei dipendenti attualmente fuori ufficio.
• fetchProjects: Recupera i dati dei progetti associati a un dipendente.
• submitWorkHours: Permette l’invio delle ore di lavoro per uno specifico progetto e attività.
• getMe: Recupera i dettagli dell’utente autenticato.
• fetchEmployeeDirectory: Elenca tutti i dipendenti con nomi, email e titoli di lavoro.
• fetchTimeEntries: Recupera i record delle timbrature di lavoro dei dipendenti.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Recupero Directory Dipendenti: Accedi rapidamente all’elenco di tutti i dipendenti, inclusi nomi, email e titoli di lavoro, velocizzando la ricerca e la reportistica HR.
• Gestione Progetti e Attività: Recupera progetti e attività assegnati a un dipendente, facilitando il monitoraggio di tempo e risorse per HR e responsabili di team.
• Invio Ore di Lavoro: Automatizza la registrazione delle ore di lavoro su specifici progetti e attività, semplificando i processi HR e riducendo errori di inserimento manuale.
• Monitoraggio Disponibilità Team: Identifica all’istante chi è fuori ufficio per migliorare la pianificazione delle risorse e ridurre i conflitti di agenda.
• Ricerca Dati Personali: Recupera i dettagli dell’utente autenticato per dashboard HR personalizzate o interazioni con assistenti.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e npm siano installati.
2. Clona il repository e installa le dipendenze:

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

3. Modifica il file di configurazione per aggiungere il server BambooHR MCP:

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

4. Imposta le variabili d’ambiente per le chiavi API (vedi sotto).
5. Salva e riavvia Windsurf. Verifica che il server sia attivo.

Claude

1. Prerequisito: installa Node.js e npm.
2. Clona e configura il server BambooHR MCP come sopra.
3. Nella configurazione di Claude aggiungi:

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

4. Configura le variabili d’ambiente richieste (vedi sotto).
5. Salva, riavvia Claude e verifica la connessione.

Cursor

1. Installa Node.js e npm.
2. Clona e installa bamboohr-mcp:

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

3. Aggiungi alla configurazione di Cursor:

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

4. Imposta le variabili d’ambiente (vedi sotto).
5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Assicurati che Node.js e npm siano presenti.
2. Clona e installa come descritto sopra.
3. Aggiungi quanto segue alla configurazione di Cline:

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

4. Imposta le variabili d’ambiente come descritto.
5. Salva e riavvia Cline.

Proteggere le chiavi API tramite variabili d’ambiente

Imposta quanto segue nell’ambiente o in un file .env:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Puoi anche specificare le variabili d’ambiente direttamente nella configurazione JSON:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow di FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flow e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “bamboohr-mcp” con il nome reale del tuo MCP server e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ | Non menzionato |

La nostra opinione

BambooHR MCP offre un’integrazione base e type-safe con BambooHR per sviluppatori e assistenti AI basati su MCP. Ben strutturato e con copertura dei principali endpoint API HR, attualmente manca però di template di prompt/risorse esplicite e non documenta funzionalità MCP avanzate come Roots o Sampling. Buono per automazioni HR di base ma non un’implementazione MCP di riferimento completa.

In base a quanto sopra, valuterei questo server MCP 4/10 per completezza MCP generale: copre gli strumenti e la configurazione core dell’API, ma manca di funzionalità avanzate, template di prompt ed esposizione delle risorse.

MCP Score