关于 SAP SuccessFactors
SuccessFactors Toolkit 是面向 SAP SuccessFactors 故障排查、数据提取和集成开发的可自托管工具包,提供 REST API 和 MCP 服务。它支持 Compound Employee SOAP 与 OData 查询,并包含 PII 令牌化能力。
主要功能
- 01提供 Compound Employee SOAP 查询
- 02支持 OData v2 与 v4 查询
- 03提取和筛选 API 数据
- 04提供 REST API 与 MCP 服务
- 05支持 PII 令牌化及导出
适用场景
- 01排查 SuccessFactors API 调用问题
- 02提取员工数据用于集成开发
- 03让 AI Agent 查询 SuccessFactors 数据
MCP 相关
该工具包提供 MCP 服务,向 AI Agent 暴露 SuccessFactors 的 Compound Employee 和 OData 查询能力,并支持数据处理与导出。README 建议在本地 Docker 环境部署敏感数据场景。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
SuccessFactors 工具包
用于排查 SAP SuccessFactors API 问题、提取有效负载和开发集成的可自托管工具包,通过 REST API 和 MCP(Model Context Protocol)服务提供功能。
| API | 协议 | 端点前缀 |
|---|---|---|
| EC SFAPI — Compound Employee | SOAP 1.1 | /api/sfapi/ce/ |
| OData | REST(v2、v4) | /api/odata/ |
OData v4 覆盖以 v4 服务形式发布的 SuccessFactors API(例如 Calibration 和 Continuous Feedback);Employee Central 和 Onboarding 数据仍使用 v2。请参阅 OData API。
本项目为独立项目,与 SAP SE 无关联,也未获其认可。 SAP 和 SuccessFactors 是 SAP SE 的商标。
从这里开始:Docker MCP → 凭据 → 提问 → 导出
数据安全:优先选择本地部署。 对于敏感的 SuccessFactors 员工数据和凭据,我们建议在本地 Docker 中运行 MCP 服务并使用本地 AI Agent,而不是使用在线 AI 平台或第三方托管的 MCP 服务。请将凭据和导出文件保留在自己的设备上;不要将私钥或员工有效负载上传到在线平台。
本地 AI Agent 不一定使用本地模型。 如果它调用云端模型,提供给该模型的提示词、工具响应、预览内容和文件内容可能会离开你的设备。如果 HR 数据必须留在你所控制的环境中,请使用本地托管的模型和本地文件处理工具,并检查 Agent 对外发送数据的处理方式。仅使用本地 Docker 并不能保证这一点。该工具包仍会连接到你配置的 SuccessFactors 租户以查询数据。
对于功能顾问和业务关键用户,请从业务用户指南或其中英文 HTML 版本开始。请 IT 完成一次性 Docker Compose 设置并提供已批准的连接文件。然后:
- 确认 Docker Desktop 或 IT 管理的 Docker 服务正在运行,然后打开本地 AI 应用。
- 向 IT 确认连接文件位于
sf-toolkit/credentials/systems,每个 SuccessFactors 系统各有一个文件夹。 - 确认要使用的 SuccessFactors 系统,并询问所需的员工、日期和信息。
- 在
sf-toolkit/data/mcp下查找结果。请使用支持文件操作的 AI 应用来生成 CSV 或其他受支持格式,或者将副本保存到获准的文件夹中。
指南包含业务问题示例、完成情况检查、故障排除,以及供管理员展开查看的一次性设置说明。原始 OData 结果为 JSON;Compound Employee 结果为 XML。转换为 CSV 需要 AI 应用具备本地文件处理工具。
文档
| 页面 | 内容 |
|---|---|
| REST API | 故障关闭设置、安装和运行、速查表、响应格式 |
| 连接到 SuccessFactors | 密钥对生成、系统文件(SYSTEMS_DIR/<name>/<name>.json)、环境变量、系统管理 |
| EC SFAPI (SOAP) | Compound Employee 单条查询、结构化筛选查询、分页、常见陷阱 |
| OData API | execute / extract / extract-by-filter-in、OData v4 服务、单次请求连接覆盖、常见 API 陷阱 |
| MCP 服务 | 面向 AI Agent 的工具、有效负载处理、导出格式、PII 令牌化、插件 |
| 开发 | 本地开发设置、代码检查、测试、发布流程 |
数据处理
请使用合成示例和测试夹具。凭据、证书、租户导出数据、员工数据负载和生成的结果都不应提交到 Git — .gitignore 和 scripts/check_repository.py 只是基本防护措施,并不能全面扫描机密信息或个人数据。有关部署指南和漏洞报告方式,请参阅 SECURITY.md。
许可证
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评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。