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!
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.