Integração do Servidor MCP BambooHR

O que faz o Servidor MCP “BambooHR”?

O Servidor MCP BambooHR é uma biblioteca Model Context Protocol (MCP) projetada para facilitar a integração perfeita entre assistentes de IA e a API do BambooHR. Construído com Node.js e TypeScript, oferece uma interface limpa e com tipagem segura para acessar e interagir com vários endpoints do BambooHR. Atuando como uma ponte entre sistemas de IA e dados de RH, o Servidor MCP BambooHR permite fluxos de trabalho aprimorados para desenvolvedores e organizações, como consultas a diretórios de funcionários, gestão de atribuições de projetos, envio de horas trabalhadas e obtenção de informações sobre disponibilidade da equipe. Esta integração capacita assistentes de IA a automatizar tarefas relacionadas a RH, agilizar a recuperação de dados e apoiar uma gestão de recursos humanos mais eficaz em ambientes de desenvolvimento.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito é mencionado ou documentado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• fetchWhosOut: Recupera uma lista de funcionários que estão atualmente fora do escritório.
• fetchProjects: Busca dados de projetos associados a um funcionário.
• submitWorkHours: Permite o envio de horas trabalhadas para um projeto e tarefa específicos.
• getMe: Recupera os detalhes do usuário autenticado.
• fetchEmployeeDirectory: Lista todos os funcionários com seus nomes, e-mails e cargos.
• fetchTimeEntries: Recupera registros de apontamento de horas dos funcionários.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Recuperação de Diretório de Funcionários: Acesse rapidamente uma lista de todos os funcionários, incluindo nomes, e-mails e cargos, facilitando a consulta e relatórios de dados de RH.
• Gestão de Projetos e Tarefas: Busque projetos e tarefas atribuídos a um funcionário, facilitando o acompanhamento de tempo e alocação de recursos para equipes de RH e líderes.
• Envio de Horas Trabalhadas: Automatize o registro de horas em projetos e tarefas específicas, simplificando processos de RH e reduzindo erros de entrada manual.
• Acompanhamento de Disponibilidade da Equipe: Identifique instantaneamente quem está fora do escritório para melhorar o planejamento de recursos e evitar conflitos de agenda.
• Busca de Informações Pessoais: Recupere dados do usuário autenticado para painéis personalizados de RH ou interações com assistentes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e npm estão instalados.
2. Clone o repositório e instale as dependências:

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

3. Edite seu arquivo de configuração para adicionar o servidor MCP BambooHR:

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

4. Defina as variáveis de ambiente para as chaves de API (veja abaixo).
5. Salve e reinicie o Windsurf. Verifique se o servidor está rodando.

Claude

1. Pré-requisito: Instale Node.js e npm.
2. Clone e configure o servidor MCP BambooHR como acima.
3. No config do Claude, adicione:

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

4. Configure as variáveis de ambiente necessárias (veja abaixo).
5. Salve, reinicie o Claude e verifique a conexão.

Cursor

1. Instale Node.js e npm.
2. Clone e instale o bamboohr-mcp:

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

3. Adicione à configuração do Cursor:

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

4. Defina as variáveis de ambiente (veja abaixo).
5. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Certifique-se de que Node.js e npm estão presentes.
2. Clone e instale conforme descrito acima.
3. Adicione o seguinte ao seu config do Cline:

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

4. Defina as variáveis de ambiente conforme descrito.
5. Salve e reinicie o Cline.

Protegendo Chaves de API usando Variáveis de Ambiente

Defina o seguinte no seu ambiente ou em um arquivo .env:

BAMBOOHR_TOKEN=seu_token_aqui
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=suaempresa
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Você também pode especificar variáveis de ambiente dentro do seu config JSON:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "bamboohr-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhodomcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “bamboohr-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ | Não mencionado |

Nossa opinião

O BambooHR MCP oferece uma integração básica e com tipagem segura com o BambooHR para desenvolvedores e assistentes de IA baseados em MCP. Embora bem estruturado e cobrindo endpoints-chave da API de RH, atualmente não possui definições explícitas de prompts/recursos e não documenta recursos avançados MCP como Roots ou Sampling. Bom para automações centrais de RH, mas não é uma implementação de referência MCP completa.

Com base no exposto, eu avaliaria este servidor MCP com 4/10 em completude geral MCP: cobre as ferramentas e configurações essenciais da API, mas carece de recursos avançados, templates de prompt e exposição de recursos.

Pontuação MCP