HRD-PIS MCP Server
Enables AI assistants to interact with the HRD-PIS API for HR profile management, including authentication and various HR operations.
README
HRD-PIS MCP Server
📋 Prasyarat Sistem
Sebelum memulai, pastikan sistem Anda sudah terinstal:
- Node.js (Minimal versi 18)
- Git (Untuk cloning repositori)
- Aplikasi terminal (Command Prompt/PowerShell untuk Windows, atau Terminal bawaan untuk Mac/Linux).
- Claude Desktop (Jika ingin menjalankan tahap integrasi AI).
🚀 Langkah 1: Instalasi Proyek
-
Buka terminal Anda dan clone repositori ini ke komputer lokal:
git clone https://github.com/Rashqueee/hrd-pis-mcp.git -
Masuk ke dalam direktori proyek:
cd hrd-pis-mcp -
Instal seluruh dependensi yang dibutuhkan (termasuk MCP SDK dan TypeScript):
npm install
🔑 Langkah 2: Mendapatkan Token Autentikasi API
Server ini membutuhkan Bearer Token untuk dapat berkomunikasi dengan backend HRD-PIS. Token ini diambil melalui proses otentikasi Basic (Base64). Ikuti langkah ini dengan teliti:
A. Ubah Kredensial ke Base64
Ubah format username:password Anda menjadi format Base64 menggunakan terminal:
- Pengguna Mac/Linux:
echo -n "username_anda:password_anda" | base64 - Pengguna Windows (PowerShell):
[Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes("username_anda:password_anda"))
(Catat teks acak hasil perintah di atas, misalnya: YnVkaXNhbnRvc28...)
B. Tembak API Login
Jalankan perintah curl berikut di terminal untuk melakukan login. Pastikan flag -D - disertakan agar terminal menampilkan Response Header:
curl -s -D - -X POST \
https://api-profile-plus.pisdev.my.id/auth/login \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json" \
-H "Authorization: Basic <MASUKKAN_HASIL_BASE64_DI_SINI>"
C. Ambil Token
Lihat hasil keluaran di terminal. Abaikan pesan success di bagian bawah, dan cari baris ini di bagian atas (Header):
authorization: Bearer xxxxx...
Salin teks tersebut. Ini adalah HRD_API_TOKEN Anda.
🏗️ Langkah 3: Build Proyek
Karena proyek ini ditulis dengan TypeScript, Anda harus melakukan kompilasi (build) menjadi JavaScript sebelum bisa dijalankan.
Jalankan perintah berikut di terminal (berada di dalam folder hrd-pis-mcp):
npm run build
Catatan: Perintah ini akan otomatis menghapus sisa kompilasi lama dan membuat folder build/ baru yang siap pakai.
🛠️ Langkah 4: Pengujian Lokal (MCP Inspector)
Sebelum dipasang ke Claude Desktop, uji coba tools Anda menggunakan MCP Inspector (antarmuka web resmi dari Anthropic).
Jalankan perintah di bawah ini dengan mengganti <TOKEN_ANDA> menggunakan token dari Langkah 2:
Untuk Pengguna Mac/Linux (Bash/Zsh):
HRD_BASE_URL="https://api-profile-plus.pisdev.my.id" HRD_API_TOKEN="<TOKEN_ANDA>" npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
Untuk Pengguna Windows (PowerShell):
$env:HRD_BASE_URL="https://api-profile-plus.pisdev.my.id"; $env:HRD_API_TOKEN="<TOKEN_ANDA>"; npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
Setelah perintah berjalan, terminal akan menampilkan tautan (misal: http://localhost:5173). Buka tautan tersebut di browser Anda untuk melakukan testing pada 16 tools yang tersedia secara manual.
(Tekan Ctrl + C di terminal untuk mematikan Inspector jika sudah selesai).
🤖 Langkah 5: Pemasangan Permanen di Claude Desktop
Jika pengujian lokal berhasil, pasangkan server ini ke Claude Desktop agar AI bisa menggunakannya secara otonom.
-
Cari Absolute Path Proyek Anda: Dapatkan alamat direktori lengkap menuju file
index.jshasil build Anda.- Contoh Mac:
/Users/namauser/projects/hrd-pis-mcp/build/index.js - Contoh Win:
C:\Users\namauser\projects\hrd-pis-mcp\build\index.js
- Contoh Mac:
-
Buka File Konfigurasi Claude:
- macOS: Buka terminal dan jalankan
open ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows: Buka File Explorer dan tuju ke
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- macOS: Buka terminal dan jalankan
-
Masukkan Konfigurasi: Isi file JSON tersebut dengan format berikut:
{ "mcpServers": { "hrd-pis": { "command": "node", "args": [ "<MASUKKAN_PATH_ABSOLUT_ANDA_DI_SINI>" ], "env": { "HRD_BASE_URL": "https://api-profile-plus.pisdev.my.id", "HRD_API_TOKEN": "<MASUKKAN_TOKEN_ANDA_DI_SINI>" } } } }⚠️ Penting untuk Windows: Anda wajib mengubah garis miring terbalik tunggal (
\) pada path menjadi ganda (\\). Contoh:"C:\\Users\\nama\\projects\\hrd-pis-mcp\\build\\index.js". -
Restart Claude Desktop: Tutup aplikasi Claude Desktop sepenuhnya (Quit), lalu buka kembali.
Buka obrolan baru, klik ikon Tools (palu) di kolom obrolan, dan Anda sudah bisa mulai memberikan perintah terkait HRD-PIS kepada Claude!
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。