BambooHR MCP Server Integratie
Integreer BambooHR met de AI-agenten van FlowHunt om HR-workflows te automatiseren, waaronder medewerkersopzoeking, projectmanagement en resource tracking, via een robuuste MCP-server.

Wat doet de “BambooHR” 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.
Lijst van Prompts
Er zijn geen expliciete prompttemplates vermeld of gedocumenteerd in de repository.
Lijst van Resources
Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository.
Lijst van Tools
- fetchWhosOut: Haalt een lijst op van medewerkers die momenteel afwezig zijn.
- fetchProjects: Haalt projectgegevens op die aan een medewerker zijn gekoppeld.
- submitWorkHours: Maakt het mogelijk werkuren in te dienen voor een specifiek project en taak.
- getMe: Haalt de gegevens op van de geauthenticeerde gebruiker.
- fetchEmployeeDirectory: Toont alle medewerkers met hun namen, e-mails en functietitels.
- fetchTimeEntries: Haalt tijdregistraties op voor medewerkers.
Gebruikstoepassingen van deze MCP Server
- Ophalen van medewerkersdirectory: Snel toegang tot een lijst van alle medewerkers, inclusief namen, e-mails en functietitels, wat HR-data lookup en rapportage vereenvoudigt.
- Project- en taakbeheer: Haal projecten en taken op die aan een medewerker zijn toegewezen, zodat tijd en resource-allocatie eenvoudig kan worden bijgehouden door HR en teamleiders.
- Indienen van werkuren: Automatiseer het registreren van werkuren voor specifieke projecten en taken, waardoor HR-processen eenvoudiger worden en handmatige fouten verminderen.
- Team-beschikbaarheid bijhouden: Kom direct te weten wie er afwezig is om resourceplanning te verbeteren en planningsconflicten te verminderen.
- Persoonlijke informatie opzoeken: Haal geauthenticeerde gebruikersgegevens op voor gepersonaliseerde HR-dashboards of assistent-interacties.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Zorg dat Node.js en npm geïnstalleerd zijn.
- Clone de repository en installeer afhankelijkheden:
git clone https://github.com/encoreshao/bamboohr-mcp.git cd bamboohr-mcp npm install
- Bewerk je configuratiebestand om de BambooHR MCP-server toe te voegen:
{ "mcpServers": { "bamboohr-mcp": { "command": "npx", "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"] } } }
- Stel omgevingsvariabelen in voor API-sleutels (zie hieronder).
- Sla op en herstart Windsurf. Controleer of de server draait.
Claude
- Vereiste: Installeer Node.js en npm.
- Clone en stel de BambooHR MCP-server in zoals hierboven.
- Voeg in de Claude-config toe:
{ "mcpServers": { "bamboohr-mcp": { "command": "npx", "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"] } } }
- Stel de benodigde omgevingsvariabelen in (zie hieronder).
- Sla op, herstart Claude en controleer de verbinding.
Cursor
- Installeer Node.js en npm.
- Clone en installeer
bamboohr-mcp
:git clone https://github.com/encoreshao/bamboohr-mcp.git cd bamboohr-mcp npm install
- Voeg toe aan de Cursor-configuratie:
{ "mcpServers": { "bamboohr-mcp": { "command": "npx", "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"] } } }
- Stel omgevingsvariabelen in (zie hieronder).
- Sla op en herstart Cursor.
Cline
- Zorg dat Node.js en npm aanwezig zijn.
- Clone en installeer zoals hierboven beschreven.
- Voeg het volgende toe aan je Cline-config:
{ "mcpServers": { "bamboohr-mcp": { "command": "npx", "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"] } } }
- Stel omgevingsvariabelen in zoals beschreven.
- Sla op en herstart Cline.
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"
}
}
}
}
Hoe gebruik je deze MCP in flows
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.
Overzicht
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 |
Onze mening
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.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Minimaal één tool aanwezig | ✅ |
Aantal Forks | 0 |
Aantal sterren | 0 |
Veelgestelde vragen
- Wat is de BambooHR MCP Server?
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.
- Welke HR-taken kan ik automatiseren met deze server?
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.
- Hoe beveilig ik mijn BambooHR API-sleutels?
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.
- Zijn er prompttemplates of aangepaste resources beschikbaar?
Momenteel zijn er geen expliciete prompttemplates of resource-definities gedocumenteerd in deze MCP-server.
- Hoe integreer ik deze MCP-server met FlowHunt?
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.
Automatiseer uw HR-workflows met BambooHR MCP
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.