Integrare server BambooHR MCP

Ce face serverul “BambooHR” MCP?

Serverul BambooHR MCP este o bibliotecă Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a facilita integrarea fluidă între asistenții AI și API-ul BambooHR. Realizat cu Node.js și TypeScript, oferă o interfață curată și sigură pentru a accesa și interacționa cu diversele endpoint-uri BambooHR. Acționând ca o punte între sistemele AI și datele HR, serverul BambooHR MCP permite fluxuri de lucru avansate pentru dezvoltatori și organizații, precum interogarea directorului de angajați, managementul proiectelor, trimiterea orelor de lucru și obținerea informațiilor despre disponibilitatea echipei. Această integrare oferă asistenților AI posibilitatea de a automatiza sarcinile HR, de a eficientiza extragerea de date și de a sprijini o gestionare mai eficientă a resurselor umane în mediile de dezvoltare.

Listă de prompturi

Nu sunt menționate sau documentate template-uri explicite de prompt în depozit.

Listă de resurse

Nu sunt documentate resurse explicite MCP în depozit.

Listă de instrumente

• fetchWhosOut: Recuperează lista angajaților care sunt în prezent în afara biroului.
• fetchProjects: Preia datele proiectelor asociate unui angajat.
• submitWorkHours: Permite trimiterea orelor de lucru pentru un anumit proiect și task.
• getMe: Recuperează detaliile utilizatorului autentificat.
• fetchEmployeeDirectory: Listează toți angajații cu numele, emailurile și titulaturile lor.
• fetchTimeEntries: Recuperează înregistrările de pontaj pentru angajați.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Obținerea directorului de angajați: Acces rapid la lista tuturor angajaților, inclusiv nume, emailuri și funcții, simplificând căutarea și raportarea datelor HR.
• Managementul proiectelor și taskurilor: Preia proiectele și sarcinile alocate unui angajat, facilitând urmărirea timpului și alocarea resurselor pentru HR și team leaderi.
• Trimiterea orelor de lucru: Automatizează logarea orelor de lucru pentru proiecte și taskuri specifice, simplificând procesele HR și reducând erorile de introducere manuală.
• Urmărirea disponibilității echipei: Identifică instant cine este în afara biroului pentru a îmbunătăți planificarea resurselor și a reduce conflictele de programare.
• Căutare informații personale: Recuperează detaliile utilizatorului autentificat pentru dashboard-uri HR personalizate sau interacțiuni cu asistentul.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
2. Clonează depozitul și instalează dependențele:

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

3. Editează fișierul de configurare pentru a adăuga serverul BambooHR MCP:

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

4. Setează variabilele de mediu pentru cheile API (vezi mai jos).
5. Salvează și repornește Windsurf. Verifică dacă serverul rulează.

Claude

1. Prerechizit: Instalează Node.js și npm.
2. Clonează și configurează serverul BambooHR MCP ca mai sus.
3. În configurația Claude, adaugă:

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

4. Configurează variabilele de mediu necesare (vezi mai jos).
5. Salvează, repornește Claude și verifică conexiunea.

Cursor

1. Instalează Node.js și npm.
2. Clonează și instalează bamboohr-mcp:

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

3. Adaugă în configurația Cursor:

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

4. Setează variabilele de mediu (vezi mai jos).
5. Salvează și repornește Cursor.

Cline

1. Asigură-te că Node.js și npm sunt prezente.
2. Clonează și instalează ca mai sus.
3. Adaugă următoarele în configurația Cline:

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

4. Setează variabilele de mediu ca mai sus.
5. Salvează și repornește Cline.

Securizarea cheilor API cu variabile de mediu

Setează următoarele în mediul tău sau într-un fișier .env:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Poți de asemenea specifica variabilele de mediu direct în configurația JSON:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “bamboohr-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

| Suport Roots | ⛔ | Nu este menționat |

Opinia noastră

BambooHR MCP oferă o integrare de bază și sigură cu BambooHR pentru dezvoltatori și asistenți AI bazați pe MCP. Deși este bine structurat și acoperă endpoint-urile principale HR, momentan îi lipsesc definițiile explicite pentru prompturi/resurse și nu documentează funcționalități avansate MCP precum Roots sau Sampling. Este potrivit pentru automatizări HR de bază, dar nu reprezintă o implementare de referință completă MCP.

Pe baza celor de mai sus, aș acorda acestui server MCP un scor de 4/10 pentru completitudinea generală MCP: acoperă instrumentele de bază ale API-ului și configurația, dar îi lipsesc funcționalități avansate, template-uri de prompt și expunere de resurse.

Scor MCP