BambooHR MCP 서버 통합

“BambooHR” MCP 서버는 무엇을 하나요?

BambooHR MCP 서버는 AI 어시스턴트와 BambooHR API 간의 원활한 통합을 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 라이브러리입니다. Node.js와 TypeScript로 구축되어 다양한 BambooHR 엔드포인트에 접근하고 상호작용할 수 있는 깔끔하고 타입 안전한 인터페이스를 제공합니다. AI 시스템과 HR 데이터의 브릿지 역할을 하여, 개발자와 조직이 직원 디렉터리 검색, 프로젝트 할당 관리, 근무 시간 제출, 팀 가용성 정보 조회 등 다양한 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 이 통합을 통해 AI 어시스턴트가 HR 관련 업무를 자동화하고, 데이터 조회를 간소화하며, 개발 환경 내에서 보다 효과적인 인사 관리가 가능해집니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적으로 언급되거나 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• fetchWhosOut: 현재 사무실에 없는 직원 목록을 조회합니다.
• fetchProjects: 직원과 연관된 프로젝트 데이터를 가져옵니다.
• submitWorkHours: 특정 프로젝트 및 태스크에 대한 근무 시간을 제출할 수 있습니다.
• getMe: 인증된 사용자의 상세 정보를 조회합니다.
• fetchEmployeeDirectory: 이름, 이메일, 직함 등 모든 직원 목록을 조회합니다.
• fetchTimeEntries: 직원의 근무 시간 기록을 조회합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 직원 디렉터리 조회: 이름, 이메일, 직함 등 모든 직원 명단을 빠르게 조회해 HR 데이터 검색 및 보고를 간소화합니다.
• 프로젝트 및 태스크 관리: 직원에게 할당된 프로젝트 및 태스크를 받아 HR 및 팀 리더가 시간 및 리소스 할당을 쉽게 추적할 수 있습니다.
• 근무 시간 제출: 특정 프로젝트 및 태스크에 대한 근무 시간 기록을 자동화해 HR 프로세스를 단순화하고 수기 입력 오류를 줄입니다.
• 팀 가용성 추적: 사무실에 없는 사람을 즉시 파악해 리소스 계획과 일정 충돌을 줄입니다.
• 개인 정보 조회: 인증된 사용자 정보를 조회해 맞춤형 HR 대시보드나 어시스턴트 상호작용에 활용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론하고 의존성을 설치하세요:

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

3. 설정 파일을 수정하여 BambooHR MCP 서버를 추가하세요:

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

4. API 키를 위한 환경 변수를 설정하세요(아래 참고).
5. 저장 후 Windsurf를 재시작하세요. 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

Claude

1. 사전조건: Node.js와 npm을 설치하세요.
2. 위와 같이 BambooHR MCP 서버를 클론 및 설치하세요.
3. Claude 설정에 다음을 추가하세요:

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

4. 필수 환경 변수를 설정하세요(아래 참고).
5. 저장 후 Claude를 재시작하고 연결이 정상인지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 npm을 설치하세요.
2. bamboohr-mcp를 클론 및 설치하세요:

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

3. Cursor 설정에 다음을 추가하세요:

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

4. 환경 변수를 설정하세요(아래 참고).
5. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Node.js와 npm이 있는지 확인하세요.
2. 위에서 설명한 대로 클론 및 설치하세요.
3. Cline 설정에 다음을 추가하세요:

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

4. 환경 변수를 설정하세요.
5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

환경 변수를 사용한 API 키 보안

다음 값을 환경 변수 또는 .env 파일에 설정하세요:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

또는 JSON 설정 내에서 환경 변수를 지정할 수도 있습니다:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

플로우에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “bamboohr-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 URL로 반드시 변경하세요.

개요

| Roots 지원 | ⛔ | 언급 없음 |

의견

BambooHR MCP는 개발자와 MCP 기반 AI 어시스턴트를 위한 기본적이고 타입 안전한 BambooHR 연동을 제공합니다. 구조가 명확하고 주요 HR API 엔드포인트를 다루지만, 명시적인 프롬프트/리소스 정의나 Roots, Sampling 같은 고급 MCP 기능은 문서화되어 있지 않습니다. 핵심 HR 자동화에는 적합하지만, 완전한 MCP 레퍼런스 구현은 아닙니다.

위 기준에 따라, 이 MCP 서버의 MCP 완성도는 4/10으로 평가합니다: 핵심 API 도구와 설정은 충실히 다루지만, 고급 기능, 프롬프트 템플릿, 리소스 노출은 부족합니다.

MCP 점수