deputy-workforce-mcp

Deputy 劳动力运营 MCP

一个只读的模型上下文协议服务，可将 Deputy 劳动力记录转化为面向 AI 助手的五种有依据的运营工作流。

Deputy 管理人员可以询问什么

• “7 月 20 日至 26 日有哪些人手缺口？至少需要两人。”
• “哪些已完成和已排班工作量合计超过我们 40 小时的规划阈值？”
• “显示超出 15 分钟容差的工时表异常。”
• “哪些排班与记录的不可用时段或已批准的休假重叠？”
• “按地点和日期汇总本周的人手情况。”

这些工具会直接回答问题，而不是展示 Deputy 的端点目录。

示例结果

以下示例使用虚构记录，并精简结构化响应，只保留管理人员可以据此采取行动的字段。

人手缺口

{
  "period": { "start": "2026-07-20", "end": "2026-07-26", "timezone": "Europe/London" },
  "findings": [{ "kind": "coverage_gap", "sources": [{ "resource": "Roster", "id": 1001 }], "rule": "active roster has fewer than 2 people" }],
  "limits": []
}

加班风险

{ "period": { "start": "2026-07-20", "end": "2026-07-26", "timezone": "Europe/London" }, "findings": [{ "worker_id": 7, "planned_hours": 43.5, "threshold_hours": 40, "sources": [{ "resource": "Timesheet", "id": 2007 }, { "resource": "Roster", "id": 1007 }], "rule": "completed plus remaining rostered hours exceeds threshold" }], "limits": [] }

工时表异常

{ "period": { "start": "2026-07-20", "end": "2026-07-26", "timezone": "Europe/London" }, "findings": [{ "kind": "start_time_variance", "roster_id": 1002, "minutes": 22, "tolerance_minutes": 15, "sources": [{ "resource": "Roster", "id": 1002 }, { "resource": "Timesheet", "id": 2002 }], "rule": "timesheet start differs from roster beyond tolerance" }], "limits": [] }

可用性冲突

{ "period": { "start": "2026-07-20", "end": "2026-07-26", "timezone": "Europe/London" }, "findings": [{ "kind": "recorded_unavailability_conflict", "sources": [{ "resource": "Roster", "id": 1002 }, { "resource": "EmployeeAvailability", "id": 4001 }], "rule": "roster interval overlaps recorded unavailability" }], "limits": [] }

人手汇总

{ "period": { "start": "2026-07-20", "end": "2026-07-26", "timezone": "Europe/London" }, "findings": [{ "location": "North", "day": "2026-07-21", "rostered_hours": 16, "completed_hours": 12, "assigned": 3, "unassigned": 1, "sources": [{ "resource": "Roster", "id": 1008 }, { "resource": "Timesheet", "id": 2008 }], "rule": "group roster and timesheet hours by location and local day" }], "limits": [] }

每项发现都会列出其所属时段、源记录标识符，以及产生该结果的规则或阈值。数据为空时会给出置信度限制，而不是虚假地表示一切正常。

安全与数据处理

• 所有工具均为只读、幂等且非破坏性。
• 服务绝不会创建或修改班次、工时表、休假、工资单或员工数据。
• 工作量阈值是运营规划参考，不构成工资、雇佣或法律建议。
• 遥测数据不包含工具参数、员工和地点 ID、日期、结果内容或令牌。
• 除非部署负责人提供 PostHog 项目令牌，否则会停用标准 MCP 分析；隐私允许列表见 PRIVACY.md。
• V1 按部署采用单租户模式：每个实例对应一个 Deputy 安装和一个 MCP bearer token。
• 身份验证、受限的 HTTP 传输、速率限制、结构化结果和 stdio 生命周期由 MCP Maker 共享的 @hyperdrift-io/mcp-service-kit 处理；Deputy 保留其提供方和工作流逻辑。

完整约定请参阅 SECURITY.md 和 PRIVACY.md。

本地安装

需要 Node.js 22 或更高版本；npm 随其一同提供。最安全快捷的检查方式是使用公开软件包和虚构的样例数据：

DEPUTY_MODE=fixture npx -y @hyperdrift-io/deputy-workforce-mcp@latest

如需查看工具列表和工具调用的演示，请参阅样例演示。该软件包也通过官方 MCP Registry 发布，并作为单文件 MCP Bundle 分发于 Smithery。维护人员可通过以下命令在本地重新生成 Bundle：

npm run mcpb:pack

如需从源代码开始：

git clone https://github.com/hyperdrift-io/deputy-workforce-mcp.git
cd deputy-workforce-mcp
npm install
npm run build
DEPUTY_MODE=fixture node dist/stdio.js

样例模式包含 Worker 01 这类虚构记录，可安全用于评估。如需连接 Deputy 安装，请将 .env.example 复制为 .env.local，选择 DEPUTY_MODE=live，并提供客户自有的基础 URL 和 OAuth 访问令牌。实时资源结构仍需先按照 docs/DEPUTY_API.md 中的记录完成沙盒验证。

客户端配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "deputy-workforce": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/deputy-workforce-mcp/dist/stdio.js"],
      "env": { "DEPUTY_MODE": "fixture" }
    }
  }
}

远程部署

这五种工具也可通过经过身份验证的流式 HTTP 运行。远程模式需要至少 32 字节的 MCP bearer token，在解析请求前进行身份验证，将请求正文限制为 1 MiB，并使用有界的内存速率保护。

DEPUTY_MODE=fixture \
MCP_BEARER_TOKEN="replace-with-at-least-32-random-bytes" \
PORT=3013 \
npm start

• 健康检查：GET /health
• MCP：经过身份验证的 POST /mcp

运行远程实例前，请参阅 docs/DEPLOYMENT.md。

工具参考

该服务恰好注册五种工具：

• find_coverage_gaps
• flag_overtime_risk
• list_timesheet_exceptions
• find_availability_conflicts
• summarise_staffing

输入、规则和输出限制见 docs/TOOLS.md。

状态

样例模式、stdio 和经过身份验证的流式 HTTP 均已可用。实时 Deputy 模式仍明确等待客户自有的沙盒令牌和字段结构验证。公开 API 仍处于原型探索阶段，可能会根据实际工作流反馈进行调整。

作为 MCP Maker 交付成果 001 构建

Deputy Workforce Operations MCP 是 MCP Maker 推出的旗舰级公开实现：Hyperdrift 将成熟的 SaaS API 转化为安全、可用于生产环境的 AI 集成。

开源核心本身也很实用。对于希望获得针对自身环境量身打造的生产级集成的组织，MCP Maker 提供托管部署、安全加固、自定义工作流和运营支持。