BambooHR MCP Server-integration

Vad gör “BambooHR” MCP-servern?

BambooHR MCP-servern är ett Model Context Protocol (MCP)-bibliotek utformat för att möjliggöra sömlös integration mellan AI-assistenter och BambooHR API. Den är byggd med Node.js och TypeScript och erbjuder ett rent, typesäkert gränssnitt för åtkomst och interaktion med olika BambooHR-endpoints. Genom att fungera som en brygga mellan AI-system och HR-data möjliggör BambooHR MCP-servern förbättrade arbetsflöden för utvecklare och organisationer, såsom att söka i medarbetarkataloger, hantera projektuppdrag, lämna in arbetstimmar och hämta information om teamtillgänglighet. Denna integration ger AI-assistenter möjlighet att automatisera HR-relaterade uppgifter, effektivisera datahämtning och stödja mer effektiv personalhantering inom utvecklingsmiljöer.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar nämns eller dokumenteras i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

• fetchWhosOut: Hämtar en lista över anställda som för närvarande är borta från kontoret.
• fetchProjects: Hämtar projektdata kopplad till en anställd.
• submitWorkHours: Möjliggör inlämning av arbetstimmar för ett specifikt projekt och uppgift.
• getMe: Hämtar detaljer om den autentiserade användaren.
• fetchEmployeeDirectory: Listar alla anställda med namn, e-postadresser och befattningar.
• fetchTimeEntries: Hämtar tidsregistreringar för anställda.

Användningsområden för denna MCP-server

• Hämtning av medarbetarkatalog: Få snabbt tillgång till en lista över alla anställda, inklusive namn, e-post och befattningar, vilket effektiviserar HR-datauppslag och rapportering.
• Projekt- och uppgiftshantering: Hämta projekt och uppgifter tilldelade en anställd för att enklare kunna följa upp tid och resursfördelning för HR och teamledare.
• Inlämning av arbetstimmar: Automatisera inrapporteringen av arbetstimmar för specifika projekt och uppgifter, förenkla HR-processer och minska manuella inmatningsfel.
• Uppföljning av teamtillgänglighet: Identifiera direkt vem som är borta från kontoret för att förbättra resursplanering och minska schemakrockar.
• Personlig informationssökning: Hämta autentiserade användardetaljer för personliga HR-paneler eller assistentinteraktioner.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js och npm är installerade.
2. Klona arkivet och installera beroenden:

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

3. Redigera din konfigurationsfil för att lägga till BambooHR MCP-servern:

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

4. Sätt miljövariabler för API-nycklar (se nedan).
5. Spara och starta om Windsurf. Verifiera att servern körs.

Claude

1. Förutsättning: Installera Node.js och npm.
2. Klona och sätt upp BambooHR MCP-servern enligt ovan.
3. Lägg till i Claudes konfiguration:

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

4. Konfigurera nödvändiga miljövariabler (se nedan).
5. Spara, starta om Claude och verifiera anslutningen.

Cursor

1. Installera Node.js och npm.
2. Klona och installera bamboohr-mcp:

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

3. Lägg till i Cursors konfiguration:

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

4. Sätt miljövariabler (se nedan).
5. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Säkerställ att Node.js och npm finns.
2. Klona och installera enligt ovan.
3. Lägg till följande i din Cline-konfiguration:

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

4. Sätt miljövariabler enligt beskrivning.
5. Spara och starta om Cline.

Säkra API-nycklar med miljövariabler

Sätt följande i din miljö eller i en .env-fil:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Du kan också ange miljövariabler i din JSON-konfiguration:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “bamboohr-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med adressen till din egen MCP-server.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ | Ej nämnt |

Vår bedömning

BambooHR MCP erbjuder en grundläggande, typesäker integration med BambooHR för utvecklare och MCP-baserade AI-assistenter. Den är välstrukturerad och täcker viktiga HR API-endpoints, men saknar för närvarande explicita prompt-/resursdefinitioner och dokumenterar inte avancerade MCP-funktioner som Roots eller Sampling. Bra för kärnautomation inom HR men inte en fullständig MCP-referensimplementation.

Baserat på ovanstående ger vi denna MCP-server 4/10 för generell MCP-kompletthet: den täcker kärnverktyg och konfiguration, men saknar avancerade funktioner, promptmallar och resurs-exponering.

MCP-poäng