Installation überspringen. In unter 2 Minuten einsatzbereit.
Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge Attio mit einem Klick hinzu und richte deinen KI-Client (Claude, ChatGPT, Copilot oder Cursor) auf den erzeugten MCP-Endpoint. Kein Docker, kein git clone, keinerlei Entwicklungserfahrung nötig.
Zusammenfassung
Steuere Attio (modernes CRM mit Beziehungsgraph) von jedem KI-Agenten aus: Datensätze (Personen, Unternehmen, Deals, benutzerdefinierte Objekte), Listen, Aufgaben, Notizen. 12 Tools, Bearer-Token-Authentifizierung.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für Attio
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Attio klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Attio + Gemini
Steuere Attio (modernes CRM mit Beziehungsgraph) von jedem KI-Agenten aus: Datensätze (Personen, Unternehmen, Deals, benutzerdefinierte Objekte), Listen, Aufgaben, Notizen. 12 Tools, Bearer-Token-Authentifizierung.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
ATTIO_ACCESS_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
attio.com).
Setup:
- Sign in to Attio → top-right avatar → API & access → Create an access token (or set up an OAuth app).
- Pick scopes: at minimum
object_configuration:read,record_permission:read,record_permission:read-write,list_configuration:read,note:read-write. - Copy the token. Set
ATTIO_ACCESS_TOKEN.
Authentication: Authorization: Bearer ${ATTIO_ACCESS_TOKEN}.
Object model: Attio is highly schema-flexible. Default objects are people, companies, deals, users, workspaces. You can add custom objects (object_slug). Each object has attributes (fields) — different per workspace.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Gemini hinzufügen
Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese AnleitungYOUR_SERVER_IDzeigt.
Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (oder %APPDATA%\gemini\settings.json unter Windows). Hinzufügen:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → MCP Servers → dein Server → API keys.
- Speichern und
geminineu starten. /mcpin Gemini CLI ausführen —Attiosollte als verfügbar gelistet sein.- Vertex AI Studio:
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDimtools-Array der Anfrage mit demselbenX-API-Key-Header übergeben.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
attio_self | Return the token's identity (workspace_id, workspace_name, access_token id, permissions) |
attio_list_objects | List all objects defined in the workspace (built-in + custom) |
attio_list_object_attributes | List attributes (fields) on an object |
attio_query_records | Query records on an object with filters + sorting |
attio_get_record | Fetch a single record by object + record_id |
attio_create_record | Create a record |
attio_update_record | Update a record (PATCH semantics — only updates passed values) |
attio_assert_record | Upsert by a unique attribute (e |
attio_list_lists | List the workspace's lists (views/collections of records) |
attio_add_record_to_list | Add a record (as a list entry) to a list |
attio_list_notes | List notes on records |
attio_create_note | Add a note to a record |
FAQ
Unterstützen Gemini 1.5 Pro oder 2.x MCP? Ja — Gemini CLI ≥ 0.4 und die Vertex AI Tools API akzeptieren MCP httpUrl-Connectors mit eigenen Headern.
Nächste Schritte
- Connector-Landingpage
- Verbinde mit Claude
- Verbinde mit ChatGPT
- Verbinde mit Cursor
- Verbinde mit Meta Muse
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