About welcome-text-generator-mcp
welcome-text-generator-mcp is an MCP server for HR teams creating new-hire introductions. It extracts employee details from free text and turns them into customizable, modular welcome messages.
Key features
- 01Extract employee details from free text
- 02Five-module welcome message templates
- 03Optional modules and text variants
- 04Save and list extracted data
Use cases
- 01Create welcome messages from employee profiles
- 02Adjust career and fun-fact modules
- 03Review saved employee information
MCP support
It provides MCP clients with tools to extract employee details, generate modular welcome messages, and list saved data.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
npx -y welcome-text-generator-mcpYOUR_API_KEYSecretYour API key for the serviceLocal servers need a runtime on your machine (e.g. Node.js 18+). Config file locations differ by client; see your client’s docs.
Tools
3Saved tool list · updated 3w ago
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| text | string | Yes | Free text containing information about the employee |
Details
From the project READMEWelcome Text Generator MCP Server
Ein Model Context Protocol (MCP) Server zur automatischen Generierung professioneller Willkommenstexte für neue Mitarbeiter. Extrahiert strukturierte Daten aus Freitext-Informationen und erstellt modulare, anpassbare Onboarding-Texte.
Features
📝 Text-Analyse: Verarbeitet Freitext-Informationen über Mitarbeiter 🎯 Modulares Template-System: 5 flexible Module mit verschiedenen Varianten 💾 Datenspeicherung: Speichert extrahierte Daten zur späteren Verwendung 🔄 Übersichtsverwaltung: Listet alle gespeicherten Mitarbeiterdaten auf
Installation
Voraussetzungen
- Node.js (v18 oder höher)
- Claude Desktop App
Schritt 1: Installation via NPM
npm install -g welcome-text-generator-mcp
Oder für lokale Entwicklung:
git clone https://github.com/goodfel10w/WelcomeTextGenerator.git
cd WelcomeTextGenerator
npm install
npm run build
Schritt 2: Claude Desktop Konfiguration
Öffne die Claude Desktop Konfigurationsdatei:
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Füge den MCP Server hinzu:
{
"mcpServers": {
"welcome-text-generator": {
"command": "node",
"args": [
"C:\\Pfad\\zum\\Projekt\\dist\\index.js"
],
"env": {}
}
}
}
Bei globaler Installation via NPM:
{
"mcpServers": {
"welcome-text-generator": {
"command": "npx",
"args": ["welcome-text-generator-mcp"],
"env": {}
}
}
}
Schritt 3: Claude Desktop neu starten
Starte die Claude Desktop App neu, damit der MCP Server geladen wird.
Verfügbare Tools
1. extract_from_text
Extrahiert strukturierte Daten aus Freitext.
Parameter:
text(string): Freitext mit Informationen über den Mitarbeiter
Beispiel:
{
"text": "Max Mustermann - Senior Developer mit 5 Jahren Erfahrung. Skills: JavaScript, TypeScript, React..."
}
2. generate_modular_welcome_text
Generiert einen modularen Willkommenstext nach dem Template-System.
Parameter:
-
data(object): Extrahierte Mitarbeiterdatenname(string, required)position(string, optional)previousCompany(string, optional)skills(array, required)experience(string, optional)achievements(array, required)interests(array, required)
-
moduleOptions(object, optional):includeCompetencies(boolean, default: true): Modul 2 einbindenincludeFunFact(boolean, default: false): Modul 3 einbindenincludeExperience(boolean, default: true): Modul 4 einbindenintroductionVariant(string, default: "variant1"): "variant1", "variant2" oder "variant3"closingVariant(string, default: "variant1"): "variant1", "variant2" oder "variant3"
3. list_extracted_data
Listet alle gespeicherten Mitarbeiterdaten auf.
Keine Parameter erforderlich
Modul-System
Der generierte Text besteht aus 5 Modulen:
Modul 1: Begrüßung & Einleitung (Pflicht)
3 Varianten verfügbar:
- Variant 1: "Welcome to [NAME]! Mit einem frischen Blick..."
- Variant 2: "Wir freuen uns riesig, [NAME] bei uns begrüßen zu dürfen!..."
- Variant 3: "Ein herzliches Willkommen an [NAME]!..."
Modul 2: Kompetenzen & Stärken (Optional)
Beschreibt die Fachkenntnisse und Leidenschaft des Mitarbeiters.
Modul 3: Fun Fact (Optional)
Persönliche, interessante Information über den Mitarbeiter.
Modul 4: Beruflicher Werdegang (Optional)
Informationen zur bisherigen Karriere und Erfolgen.
Modul 5: Abschluss & Willkommensgruß (Pflicht)
3 Varianten verfügbar:
- Variant 1: "Herzlich willkommen im Team, [NAME]!..."
- Variant 2: "Wir freuen uns sehr, dich an Bord zu haben, [NAME]!..."
- Variant 3: "Schön, dass du jetzt Teil unseres Teams bist, [NAME]!..."
Verwendungsbeispiel
Im Claude Chat:
Ich: Hier sind die Informationen über unseren neuen Mitarbeiter:
Max Mustermann - Senior Developer mit 5 Jahren Erfahrung in JavaScript, TypeScript und React.
Hat zuvor bei TechCorp gearbeitet und mehrere erfolgreiche Projekte geleitet.
Begeisterter Marathonläufer.
Claude: Ich extrahiere die Daten aus dem Text...
[verwendet extract_from_text Tool]
Ich: Erstelle einen Willkommenstext mit Variante 2 für die Begrüßung
und füge einen Fun Fact hinzu.
Claude: [verwendet generate_modular_welcome_text mit entsprechenden Optionen]
Ausgabe:
Wir freuen uns riesig, Max Mustermann bei uns begrüßen zu dürfen!
Ab sofort verstärkt er unser Team im Bereich Development als Senior
Developer und bringt dabei wertvolle Erfahrung und neue Impulse mit.
Max bringt nicht nur umfangreiche Kenntnisse in JavaScript und
TypeScript mit, sondern auch jede Menge Energie und Leidenschaft
für moderne Webentwicklung.
Fun Fact über Max: Wusstest du, dass er ein begeisterter
Marathonläufer ist? Vielleicht erleben wir das bald gemeinsam im Team!
Herzlich willkommen im Team, Max Mustermann! Lass uns gemeinsam
großartige Dinge erreichen. Schön, dass du da bist!
Datenspeicherung
Alle extrahierten Daten werden automatisch gespeichert in:
<Projektverzeichnis>/data/extracted_data.json
Jeder Eintrag enthält:
id: Eindeutige ID (Timestamp)timestamp: ISO 8601 Zeitstempelsource: Quelle der Daten ("Manuelle Texteingabe")data: Die extrahierten Mitarbeiterdaten
Entwicklung
Projekt lokal starten
npm run dev
Build erstellen
npm run build
Tests ausführen
npm test
Technologie-Stack
- TypeScript: Typsicherer Code
- MCP SDK: Model Context Protocol Integration
- Zod: Schema-Validierung
Projektstruktur
welcome-text-generator-mcp/
├── src/
│ ├── index.ts # Server-Einstiegspunkt
│ ├── types.ts # TypeScript-Typen
│ ├── tools/ # MCP Tools
│ │ ├── extractFromTextTool.ts
│ │ ├── generateModularTextTool.ts
│ │ └── listDataTool.ts
│ ├── utils/ # Hilfsfunktionen
│ │ ├── textExtractor.ts
│ │ └── moduleTextGenerator.ts
│ ├── templates/ # Text-Templates
│ │ └── moduleTemplates.ts
│ └── storage/ # Datenspeicherung
│ └── dataStorage.ts
├── dist/ # Kompilierte Dateien
├── data/ # Gespeicherte Daten
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
Lizenz
MIT License - siehe LICENSE Datei
Beiträge
Contributions sind willkommen! Bitte erstelle einen Pull Request oder öffne ein Issue.
Support
Bei Fragen oder Problemen:
- GitHub Issues: https://github.com/goodfel10w/WelcomeTextGenerator/issues
- MCP Dokumentation: https://modelcontextprotocol.io
Changelog
Version 1.0.0
- Initial Release
- Text-Extraktion und Analyse
- Modulares Template-System mit 5 Modulen
- Datenspeicherung und -verwaltung
- 3 Varianten für Einleitung und Abschluss
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.