
DataHub MCP Server-integratie
De DataHub MCP Server vormt de brug tussen FlowHunt AI-agenten en het DataHub metadata-platform. Hiermee wordt geavanceerde data-ontdekking, lijnanalyse, geauto...
Integreer BambooHR met de AI-agenten van FlowHunt om HR-workflows te automatiseren, waaronder medewerkersopzoeking, projectmanagement en resource tracking, via een robuuste MCP-server.
De BambooHR MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) bibliotheek ontworpen om naadloze integratie mogelijk te maken tussen AI-assistenten en de BambooHR API. Gebouwd met Node.js en TypeScript, biedt het een schone, type-veilige interface om toegang te krijgen tot en te communiceren met verschillende BambooHR-endpoints. Door als brug te fungeren tussen AI-systemen en HR-data, stelt de BambooHR MCP Server ontwikkelaars en organisaties in staat om workflows te verbeteren, zoals het opvragen van medewerkersdirectory’s, het beheren van projecttoewijzingen, het indienen van werkuren en het ophalen van informatie over team-beschikbaarheid. Deze integratie geeft AI-assistenten de mogelijkheid om HR-gerelateerde taken te automatiseren, gegevens sneller op te halen en effectiever HR-beheer binnen ontwikkelomgevingen te ondersteunen.
Er zijn geen expliciete prompttemplates vermeld of gedocumenteerd in de repository.
Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository.
git clone https://github.com/encoreshao/bamboohr-mcp.git
cd bamboohr-mcp
npm install
{
"mcpServers": {
"bamboohr-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"bamboohr-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
}
}
}
bamboohr-mcp
:git clone https://github.com/encoreshao/bamboohr-mcp.git
cd bamboohr-mcp
npm install
{
"mcpServers": {
"bamboohr-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"bamboohr-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen
Stel het volgende in je omgeving of een .env
-bestand in:
BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123
Je kunt ook omgevingsvariabelen specificeren in je JSON-configuratie:
{
"mcpServers": {
"bamboohr-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"],
"env": {
"BAMBOOHR_TOKEN": "your_api_token_here",
"BAMBOHR_COMPANY_DOMAIN": "yourcompany",
"BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID": "123"
}
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. In het systeem-MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens toe met het volgende JSON-formaat:
{
"bamboohr-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “bamboohr-mcp” aan te passen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschikbaar in README |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompttemplates gedefinieerd |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP-resources vermeld |
Lijst van Tools | ✅ | Tools afgeleid van geëxporteerde functies in README |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Instructies voor omgevingsvariabelen aanwezig |
Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ | Niet vermeld |
| Roots Support | ⛔ | Niet vermeld |
BambooHR MCP biedt een basis, type-veilige integratie met BambooHR voor ontwikkelaars en AI-assistenten op basis van MCP. Hoewel het goed gestructureerd is en de belangrijkste HR API-endpoints dekt, ontbreken momenteel expliciete prompt/resource-definities en zijn geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals Roots of Sampling niet gedocumenteerd. Goed voor kern HR-automatisering, maar geen volledige MCP-referentie-implementatie.
Op basis van bovenstaande geef ik deze MCP-server een 4/10 voor algemene MCP-volledigheid: het dekt de kern-API-tools en configuratie, maar mist geavanceerde functies, prompttemplates en resource-exposure.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Minimaal één tool aanwezig | ✅ |
Aantal Forks | 0 |
Aantal sterren | 0 |
De BambooHR MCP Server is een Model Context Protocol-bibliotheek waarmee AI-assistenten kunnen verbinden met de BambooHR API. Hierdoor worden geautomatiseerde HR-workflows zoals medewerkersopzoeking, het indienen van werkuren en resource tracking mogelijk.
Je kunt het ophalen van de medewerkersdirectory, project- en taakbeheer, het indienen van werkuren, het bijhouden van team-beschikbaarheid en het opzoeken van geauthenticeerde gebruikers automatiseren.
Gebruik altijd omgevingsvariabelen (bijv. BAMBOOHR_TOKEN) of een .env-bestand om API-gegevens veilig op te slaan. Stel deze in via je MCP-server setup of JSON-configuratie.
Momenteel zijn er geen expliciete prompttemplates of resource-definities gedocumenteerd in deze MCP-server.
Voeg het MCP-component toe in je FlowHunt-flow, configureer het met je BambooHR MCP-servergegevens en koppel het aan je AI-agent. De agent heeft dan toegang tot alle BambooHR MCP-functies en tools.
Koppel BambooHR aan FlowHunt en geef uw AI-assistenten de mogelijkheid om HR-data te beheren, directory’s op te zoeken en projectmanagement te stroomlijnen.
De DataHub MCP Server vormt de brug tussen FlowHunt AI-agenten en het DataHub metadata-platform. Hiermee wordt geavanceerde data-ontdekking, lijnanalyse, geauto...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...