Personnel Data MCP Server
MCP-Server
Dieses Projekt ist ein MCP-Server (Multi-Agent Conversation Protocol) für die angegebene OpenAPI-URL – https://api.apis.guru/v2/specs/personio.de/personnel/1.0/openapi.json , automatisch generiert mit dem MCP-Builder von AG2.
Voraussetzungen
Python 3.9+
Pip und UV
Related MCP server: MCP Employee Identity Server
Installation
Klonen Sie das Repository:
git clone <repository-url> cd mcp-serverAbhängigkeiten installieren: Das Skript .devcontainer/setup.sh übernimmt die Installation von Abhängigkeiten mit
pip install -e ".[dev]". Wenn Sie den Dev-Container nicht verwenden, können Sie diesen Befehl manuell ausführen.pip install -e ".[dev]"Alternativ können Sie
uvverwenden:uv pip install --editable ".[dev]"
Entwicklung
Dieses Projekt verwendet ruff zum Lint-Test und Formatieren, mypy zur statischen Typprüfung und pytest zum Testen.
Lintierung und Formatierung
So prüfen Sie, ob Probleme mit der Flusenbildung vorliegen:
ruff checkSo formatieren Sie den Code:
ruff formatDiese Befehle sind auch über das Skript scripts/lint.sh verfügbar.
Statische Analyse
So führen Sie eine statische Analyse aus (mypy, bandit, semgrep):
./scripts/static-analysis.shDieses Skript ist auch als Pre-Commit-Hook in .pre-commit-config.yaml konfiguriert.
Ausführen von Tests
So führen Sie Tests mit Abdeckung durch:
./scripts/test.shDadurch wird pytest ausgeführt und ein Abdeckungsbericht generiert. Für einen kombinierten Bericht und eine Bereinigung können Sie Folgendes verwenden:
./scripts/test-cov.shPre-Commit-Hooks
Dieses Projekt verwendet Pre-Commit-Hooks, die in .pre-commit-config.yaml definiert sind. So installieren Sie die Hooks:
pre-commit installDie Hooks werden vor jedem Commit automatisch ausgeführt.
Ausführen des Servers
Der MCP-Server kann mit dem Skript mcp_server/main.py gestartet werden. Er unterstützt verschiedene Transportmodi (z. B. stdio , sse ).
So starten Sie den Server (z. B. im Standardmodus):
python mcp_server/main.py stdioDer Server kann mithilfe von Umgebungsvariablen konfiguriert werden:
CONFIG_PATH: Pfad zu einer JSON-Konfigurationsdatei (z. B. mcp_server/mcp_config.json ).CONFIG: Eine JSON-Zeichenfolge, die die Konfiguration enthält.SECURITY: Umgebungsvariablen für Sicherheitsparameter (z. B. API-Schlüssel).
Weitere Informationen zum Laden finden Sie im Block if __name__ == "__main__": in mcp_server/main.py .
Die Datei tests/test_mcp_server.py zeigt, wie Sie den Server zum Testen programmgesteuert starten und mit ihm interagieren.
Erstellen und Veröffentlichen
Dieses Projekt verwendet Hatch zum Erstellen und Veröffentlichen. So erstellen Sie das Projekt:
hatch buildSo veröffentlichen Sie das Projekt:
hatch publishDiese Befehle sind auch über das Skript scripts/publish.sh verfügbar.
This server cannot be deployed
Related MCP Connectors
isolved and ApplicantPro jobs, tenant discovery, and change detection as an MCP server.
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Cloud-hosted MCP server for secure AI access to enterprise data sources via CData Connect AI.
MCP server for AI access to Swagger by SmartBear.
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