BambooHR MCP Server-integrasjon

Hva gjør “BambooHR” MCP Server?

BambooHR MCP Server er et Model Context Protocol (MCP)-bibliotek utformet for å lette sømløs integrasjon mellom AI-assistenter og BambooHR API. Bygget med Node.js og TypeScript, tilbyr den et rent, typesikkert grensesnitt for tilgang til og samhandling med ulike BambooHR-endepunkter. Ved å fungere som bro mellom AI-systemer og HR-data muliggjør BambooHR MCP Server forbedrede arbeidsflyter for utviklere og organisasjoner, som oppslag i ansattregister, håndtering av prosjektoppgaver, innlevering av arbeidstimer og innhenting av informasjon om teamtilgjengelighet. Denne integrasjonen gir AI-assistenter mulighet til å automatisere HR-relaterte oppgaver, effektivisere datauthenting, og støtte mer effektiv personalhåndtering i utviklingsmiljøer.

Liste over Prompter

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt eller dokumentert i depotet.

Liste over Ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotet.

Liste over Verktøy

• fetchWhosOut: Henter en liste over ansatte som for øyeblikket er ute av kontoret.
• fetchProjects: Henter prosjektdata knyttet til en ansatt.
• submitWorkHours: Lar deg sende inn arbeidstimer for et spesifikt prosjekt og oppgave.
• getMe: Henter detaljene til den autentiserte brukeren.
• fetchEmployeeDirectory: Lister opp alle ansatte med navn, e-post og stillingstittel.
• fetchTimeEntries: Henter tidsregistreringer for ansatte.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Henting av ansattregister: Få raskt tilgang til en liste over alle ansatte med navn, e-post og stillingstittel, og effektiviser HR-rapportering og oppslag.
• Prosjekt- og oppgavestyring: Hent prosjekter og oppgaver tilknyttet en ansatt, som gjør det enklere å følge opp tid og ressursbruk for HR og teamledere.
• Innlevering av arbeidstimer: Automatiser innlogging av arbeidstimer for spesifikke prosjekter og oppgaver, forenkler HR-prosesser og reduserer manuelle feil.
• Sporing av teamtilgjengelighet: Identifiser umiddelbart hvem som er ute av kontoret for bedre ressursplanlegging og færre kollisjoner i timeplaner.
• Personlig oppslagsinformasjon: Hent detaljer om autentisert bruker for personlige HR-dashbord eller assistentinteraksjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at Node.js og npm er installert.
2. Klon depotet og installer avhengigheter:

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

3. Rediger konfigurasjonsfilen for å legge til BambooHR MCP-serveren:

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

4. Sett miljøvariabler for API-nøkler (se under).
5. Lagre og start Windsurf på nytt. Verifiser at serveren kjører.

Claude

1. Forutsetning: Installer Node.js og npm.
2. Klon og sett opp BambooHR MCP-serveren som over.
3. I Claude-konfigurasjonen, legg til:

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

4. Konfigurer nødvendige miljøvariabler (se under).
5. Lagre, start Claude på nytt, og verifiser tilkoblingen.

Cursor

1. Installer Node.js og npm.
2. Klon og installer bamboohr-mcp:

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

3. Legg til i Cursor-konfigurasjonen:

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

4. Sett miljøvariabler (se under).
5. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Forsikre deg om at Node.js og npm er til stede.
2. Klon og installer som beskrevet over.
3. Legg til følgende i Cline-konfigurasjonen:

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

4. Sett miljøvariabler som beskrevet.
5. Lagre og start Cline på nytt.

Sikre API-nøkler med miljøvariabler

Sett følgende i miljøet ditt eller i en .env-fil:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Du kan også spesifisere miljøvariabler i din JSON-konfigurasjon:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “bamboohr-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

| Roots-støtte | ⛔ | Ikke nevnt |

Vår vurdering

BambooHR MCP gir en grunnleggende, typesikker integrasjon med BambooHR for utviklere og MCP-baserte AI-assistenter. Selv om den er godt strukturert og dekker sentrale HR API-endepunkter, mangler den for tiden eksplisitte prompt-/ressursdefinisjoner og dokumenterer ikke avanserte MCP-funksjoner som Roots eller Sampling. God til kjerne-HR-automatiseringer, men ikke en fullverdig MCP-referanseimplementasjon.

Basert på ovenstående vil jeg gi denne MCP-serveren karakteren 4/10 for generell MCP-fullstendighet: den dekker de grunnleggende API-verktøyene og konfigurasjon, men mangler avanserte funksjoner, prompt-maler og ressurs-eksponering.

MCP-score