Integracja z serwerem BambooHR MCP

Co robi serwer „BambooHR” MCP?

Serwer BambooHR MCP to biblioteka Model Context Protocol (MCP), zaprojektowana do płynnej integracji asystentów AI z API BambooHR. Zbudowany w oparciu o Node.js i TypeScript, zapewnia czysty, typowany interfejs do dostępu i interakcji z różnymi endpointami BambooHR. Działając jako most między systemami AI a danymi HR, serwer BambooHR MCP umożliwia programistom i organizacjom rozbudowane workflow, takie jak zapytania o katalog pracowników, zarządzanie zadaniami projektowymi, zgłaszanie godzin pracy czy pobieranie informacji o dostępności zespołu. Dzięki tej integracji asystenci AI mogą automatyzować zadania HR, usprawniać pobieranie danych i wspierać skuteczniejsze zarządzanie zasobami ludzkimi w środowiskach developerskich.

Lista promptów

W repozytorium nie są wymienione ani udokumentowane żadne jawne szablony promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano żadnych jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• fetchWhosOut: Pobiera listę pracowników aktualnie nieobecnych w biurze.
• fetchProjects: Pobiera dane projektów powiązanych z pracownikiem.
• submitWorkHours: Umożliwia zgłaszanie godzin pracy dla wybranego projektu i zadania.
• getMe: Pobiera szczegóły uwierzytelnionego użytkownika.
• fetchEmployeeDirectory: Wyświetla wszystkich pracowników wraz z imionami, emailami i stanowiskami.
• fetchTimeEntries: Pobiera wpisy czasu pracy pracowników.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Pobieranie katalogu pracowników: Szybki dostęp do listy wszystkich pracowników (imiona, email, stanowisko), co usprawnia wyszukiwanie i raportowanie danych HR.
• Zarządzanie projektami i zadaniami: Pobieranie projektów i zadań przypisanych do pracownika, ułatwiające śledzenie czasu pracy i alokację zasobów dla działu HR i liderów zespołów.
• Zgłaszanie godzin pracy: Automatyzacja raportowania godzin przepracowanych w ramach konkretnych projektów i zadań, co upraszcza procesy HR i ogranicza błędy ręcznego wpisywania.
• Śledzenie dostępności zespołu: Natychmiastowa identyfikacja osób nieobecnych, co ułatwia planowanie zasobów i zmniejsza ryzyko konfliktów harmonogramów.
• Wyszukiwanie informacji osobistych: Pobieranie danych uwierzytelnionego użytkownika do spersonalizowanych dashboardów HR lub interakcji z asystentem.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npm.
2. Sklonuj repozytorium i zainstaluj zależności:

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

3. Edytuj plik konfiguracyjny, aby dodać serwer BambooHR MCP:

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

4. Ustaw zmienne środowiskowe dla kluczy API (patrz niżej).
5. Zapisz i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj uruchomienie serwera.

Claude

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj Node.js i npm.
2. Sklonuj i skonfiguruj serwer BambooHR MCP jak powyżej.
3. W pliku konfiguracyjnym Claude dodaj:

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

4. Skonfiguruj wymagane zmienne środowiskowe (patrz niżej).
5. Zapisz, zrestartuj Claude i sprawdź połączenie.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js i npm.
2. Sklonuj i zainstaluj bamboohr-mcp:

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

3. Dodaj do konfiguracji Cursor:

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

4. Ustaw zmienne środowiskowe (patrz niżej).
5. Zapisz i zrestartuj Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i npm są obecne.
2. Sklonuj i zainstaluj jak powyżej.
3. Dodaj poniższe do konfiguracji Cline:

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

4. Ustaw zmienne środowiskowe jak opisano poniżej.
5. Zapisz i zrestartuj Cline.

Zabezpieczanie kluczy API przy użyciu zmiennych środowiskowych

Ustaw poniższe w swoim środowisku lub pliku .env:

BAMBOOHR_TOKEN=twoj_api_token_tutaj
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=twojafirma
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Możesz także określić zmienne środowiskowe w konfiguracji JSON:

{
  "mcpServers": {
    "bamboohr-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@bamboohr/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "BAMBOOHR_TOKEN": "twoj_api_token_tutaj",
        "BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN": "twojafirma",
        "BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID": "123"
      }
    }
  }
}

Jak korzystać z tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow w FlowHunt, dodaj komponent MCP do flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI zyskuje dostęp do wszystkich funkcji i możliwości MCP jako narzędzia. Pamiętaj, aby zmienić “bamboohr-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na właściwy.

Przegląd

| Wsparcie Roots | ⛔ | Nie wspomniano |

Nasza opinia

BambooHR MCP zapewnia podstawową, typowaną integrację z BambooHR dla programistów i asystentów AI korzystających z MCP. Jest dobrze zorganizowany i obejmuje kluczowe endpointy API HR, jednak obecnie brakuje mu jawnych definicji promptów/zasobów oraz dokumentacji bardziej zaawansowanych funkcji MCP jak Roots czy Sampling. Dobre narzędzie do automatyzacji podstawowych procesów HR, ale nie jest w pełni referencyjną implementacją MCP.

Na tej podstawie oceniam ten serwer MCP na 4/10 pod względem kompletności MCP: obejmuje podstawowe narzędzia API i konfigurację, ale brakuje zaawansowanych funkcji, szablonów promptów i ekspozycji zasobów.

Wynik MCP