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:

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