Tích hợp BambooHR MCP Server

BambooHR MCP Server làm gì?

BambooHR MCP Server là một thư viện Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để hỗ trợ tích hợp liền mạch giữa các trợ lý AI và API BambooHR. Được xây dựng bằng Node.js và TypeScript, nó cung cấp một giao diện sạch, an toàn kiểu dữ liệu để truy cập và tương tác với các endpoint khác nhau của BambooHR. Bằng việc đóng vai trò cầu nối giữa hệ thống AI và dữ liệu nhân sự, BambooHR MCP Server giúp tối ưu hóa quy trình làm việc cho nhà phát triển và tổ chức, như tra cứu danh bạ nhân viên, quản lý phân công dự án, khai báo thời gian làm việc và lấy thông tin về tình trạng sẵn sàng của đội nhóm. Việc tích hợp này giúp trợ lý AI tự động hóa các tác vụ nhân sự, đơn giản hóa việc lấy dữ liệu và hỗ trợ quản trị nhân sự hiệu quả hơn trong môi trường phát triển.

Danh sách Prompt

Không có template prompt cụ thể nào được đề cập hoặc tài liệu hóa trong repository.

Danh sách Resource

Không có resource MCP cụ thể nào được tài liệu hóa trong repository.

Danh sách Công cụ

• fetchWhosOut: Lấy danh sách nhân viên hiện đang nghỉ hoặc không có mặt tại văn phòng.
• fetchProjects: Lấy dữ liệu dự án liên quan đến một nhân viên.
• submitWorkHours: Cho phép khai báo thời gian làm việc cho dự án và nhiệm vụ cụ thể.
• getMe: Lấy thông tin chi tiết về người dùng đã xác thực.
• fetchEmployeeDirectory: Liệt kê tất cả nhân viên với tên, email và chức danh công việc.
• fetchTimeEntries: Lấy dữ liệu chấm công của nhân viên.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Tra cứu danh bạ nhân viên: Nhanh chóng truy cập danh sách tất cả nhân viên, bao gồm tên, email và chức danh công việc, giúp đơn giản hóa việc tra cứu và báo cáo dữ liệu nhân sự.
• Quản lý dự án và nhiệm vụ: Lấy thông tin dự án và nhiệm vụ được phân công cho nhân viên, thuận tiện cho việc theo dõi thời gian cũng như phân bổ nguồn lực cho bộ phận nhân sự và trưởng nhóm.
• Khai báo thời gian làm việc: Tự động ghi nhận thời gian làm việc cho từng dự án và nhiệm vụ cụ thể, đơn giản hóa quy trình nhân sự và giảm thiểu lỗi nhập liệu thủ công.
• Theo dõi tình trạng đội nhóm: Xác định nhanh ai đang nghỉ để tối ưu hóa kế hoạch nguồn lực và giảm xung đột lịch làm việc.
• Tra cứu thông tin cá nhân: Lấy thông tin người dùng đã xác thực để xây dựng dashboard nhân sự cá nhân hóa hoặc tương tác với trợ lý.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo Node.js và npm đã được cài đặt.
2. Clone repository và cài đặt dependencies:

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

3. Chỉnh sửa file cấu hình để thêm BambooHR MCP server:

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

4. Thiết lập biến môi trường cho API key (xem bên dưới).
5. Lưu và khởi động lại Windsurf. Kiểm tra server đã hoạt động.

Claude

1. Yêu cầu: Cài đặt Node.js và npm.
2. Clone và thiết lập BambooHR MCP server như trên.
3. Trong cấu hình của Claude, thêm:

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

4. Cấu hình các biến môi trường cần thiết (xem bên dưới).
5. Lưu, khởi động lại Claude và kiểm tra kết nối.

Cursor

1. Cài đặt Node.js và npm.
2. Clone và cài đặt bamboohr-mcp:

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

3. Thêm vào file cấu hình của Cursor:

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

4. Thiết lập biến môi trường (xem bên dưới).
5. Lưu và khởi động lại Cursor.

Cline

1. Đảm bảo Node.js và npm đã có sẵn.
2. Clone và cài đặt như hướng dẫn trên.
3. Thêm vào file cấu hình của Cline:

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

4. Thiết lập biến môi trường như hướng dẫn.
5. Lưu và khởi động lại Cline.

Bảo mật API Key bằng Biến Môi Trường

Thiết lập các biến sau trong môi trường hoặc file .env:

BAMBOOHR_TOKEN=your_api_token_here
BAMBOOHR_COMPANY_DOMAIN=yourcompany
BAMBOOHR_EMPLOYEE_ID=123

Bạn cũng có thể chỉ định biến môi trường ngay trong file cấu hình 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"
      }
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong Flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình system MCP, nhập thông tin MCP server theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI sẽ sử dụng được MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “bamboohr-mcp” thành tên thật của MCP server bạn sử dụng và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

| Hỗ trợ Roots | ⛔ | Không đề cập |

Đánh giá của chúng tôi

BambooHR MCP mang lại khả năng tích hợp cơ bản, an toàn kiểu dữ liệu với BambooHR cho nhà phát triển và trợ lý AI dựa trên MCP. Tuy cấu trúc tốt và bao phủ các endpoint API nhân sự quan trọng, nó hiện chưa có định nghĩa prompt/resource rõ ràng cũng như chưa tài liệu hóa các tính năng nâng cao của MCP như Roots hay Sampling. Thích hợp cho tự động hóa nhân sự cơ bản nhưng chưa phải là MCP tham chiếu đầy đủ.

Dựa trên những điểm trên, chúng tôi đánh giá MCP server này 4/10 về độ hoàn thiện MCP tổng thể: đã có công cụ API cốt lõi và cấu hình, nhưng thiếu các tính năng nâng cao, template prompt và khả năng mở resource.

Điểm MCP