Attendance Management MCP Server
一个模型上下文协议服务器,可以查询考勤信息,并管理员工的请假申请、加班申请和日程安排。
README
考勤管理 MCP 服务器
这是一个用于考勤信息查询和表单申请的模型上下文协议 (MCP) 服务器。它提供了用于管理员工考勤、请假申请、加班申请和日程安排的工具和资源。
功能特性
- 员工信息管理
- 考勤记录跟踪
- 请假申请管理
- 加班申请管理
- 日程安排管理
- 统计和报告
前提条件
- Python 3.10 或更高版本
- Neon PostgreSQL 数据库
安装
-
克隆此仓库:
git clone https://github.com/yourusername/attendance-mcp-server.git cd attendance-mcp-server -
设置虚拟环境并安装所需的依赖项:
./setup_venv.sh -
通过创建包含以下内容的
.env文件来配置数据库连接:DB_HOST=db.weathered-shadow-70756968.us-east-2.aws.neon.tech DB_NAME=shinedb DB_USER=shine_user DB_PASSWORD=Shine@123456#! DB_PORT=5432
运行服务器
您可以使用包装脚本运行服务器:
./run_mcp.sh
或者激活虚拟环境并使用 MCP CLI:
source .venv/bin/activate
mcp run attendance_mcp_server.py
与 Claude Desktop 一起使用
要将此服务器与 Claude Desktop 一起使用:
-
从 claude.ai/download 安装 Claude Desktop
-
运行安装脚本以配置 Claude Desktop:
python install_claude_desktop.py -
重启 Claude Desktop
故障排除
如果您遇到 "No module named 'mcp'" 错误:
-
确保 MCP 包已安装在 Claude Desktop 正在使用的 Python 环境中:
./install_dependencies.sh -
检查 Claude Desktop 日志以获取更多信息:
- 在 macOS 上:
~/Library/Logs/Claude/mcp*.log - 在 Windows 上:
%APPDATA%\Claude\Logs\mcp*.log
- 在 macOS 上:
-
如果问题仍然存在,请尝试手动运行 MCP 服务器以查看是否存在任何错误:
./run_attendance_mcp.sh
可用工具
员工信息
get_employee_info: 按 ID 或员工编号获取员工信息list_employees: 列出员工,可选择过滤list_departments: 列出所有部门
考勤记录
get_attendance_records: 获取考勤记录,可选择过滤submit_attendance_record: 提交新的考勤记录或更新现有记录
请假管理
get_leave_requests: 获取请假申请,可选择过滤submit_leave_request: 提交新的请假申请approve_leave_request: 批准或拒绝请假申请
加班管理
get_overtime_requests: 获取加班申请,可选择过滤submit_overtime_request: 提交新的加班申请approve_overtime_request: 批准或拒绝加班申请
日程安排管理
get_employee_schedule: 获取员工日程安排,可选择过滤list_shifts: 列出所有可用的班次assign_schedule: 为员工分配日程安排
统计和报告
get_monthly_attendance_stats: 获取每月考勤统计信息get_holidays: 获取节假日,可选择过滤
可用资源
employee://{employee_id}: 获取员工信息作为资源department://{department_id}: 获取部门信息作为资源attendance://{employee_id}/{date}: 获取特定员工和日期的考勤信息
可用提示词
request_leave: 创建请假申请提示词request_overtime: 创建加班申请提示词check_attendance: 创建考勤检查提示词
许可证
MIT
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。