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welcome-text-generator-mcp

@goodfel10w/welcome-text-generator-mcp
0 Stars 4 次浏览 goodfel10w 更新于 2026-08-23

MCP Server f眉r automatische Generierung professioneller Willkommenstexte f眉r neue Mitarbeiter

MCP 服务配置

复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用

{
  "mcpServers": {
    "welcome-text-generator-mcp": {
      "args": [
        "welcome-text-generator-mcp@1.0.1"
      ],
      "command": "npx"
    }
  }
}

可用工具 (5 个)

该服务在 MCP 协议中暴露的工具,AI 可按需调用

tavily_search 14 个参数 需填 1 项

Search the web for current information on any topic. Use for news, facts, or data beyond your knowledge cutoff. Returns snippets and source URLs.

必填参数:query

tavily_extract 6 个参数 需填 1 项

Extract content from URLs. Returns raw page content in markdown or text format.

必填参数:urls

tavily_crawl 11 个参数 需填 1 项

Crawl a website starting from a URL. Extracts content from pages with configurable depth and breadth.

必填参数:url

tavily_map 8 个参数 需填 1 项

Map a website's structure. Returns a list of URLs found starting from the base URL.

必填参数:url

tavily_research 2 个参数 需填 1 项

Perform comprehensive research on a given topic or question. Use this tool when you need to gather information from multiple sources to answer a question or complete a task. Returns a detailed response based on the research findings.

必填参数:input

服务介绍

Welcome 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 Mitarbeiterdaten

    • name (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 einbinden
    • includeFunFact (boolean, default: false): Modul 3 einbinden
    • includeExperience (boolean, default: true): Modul 4 einbinden
    • introductionVariant (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 Zeitstempel
  • source: 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:

# 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

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