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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge Clockify 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
Verwalte Clockify (Zeiterfassung, Projekte, Aufgaben, Kunden, Tags, Workspace-Benutzer, Berichte) von jedem KI-Agenten aus. 18 Tools, X-Api-Key-Authentifizierung.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für Clockify
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 → Clockify klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Clockify + Gemini
Verwalte Clockify (Zeiterfassung, Projekte, Aufgaben, Kunden, Tags, Workspace-Benutzer, Berichte) von jedem KI-Agenten aus. 18 Tools, X-Api-Key-Authentifizierung.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
CLOCKIFY_API_KEY
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
This connector wraps the Clockify REST API v1 (api.clockify.me/api/v1).
Setup:
- Sign in to https://clockify.me → bottom-left avatar → Preferences → Advanced → API → Generate API key.
- Set
CLOCKIFY_API_KEY.
Authentication: X-Api-Key: ${CLOCKIFY_API_KEY} on every request.
Workspace IDs: Clockify is workspace-scoped. Use clockify_get_user first — its response contains defaultWorkspace and activeWorkspace. List workspaces with clockify_list_workspaces.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(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 —Clockifysollte 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 |
|---|---|
clockify_get_user | Return the authenticated user: id, email, name, activeWorkspace, defaultWorkspace, profile picture URL |
clockify_list_workspaces | List workspaces the user belongs to |
clockify_list_workspace_users | List all users (members) of a workspace |
clockify_find_tasks | List tasks within a project |
clockify_add_task | Add a task to a project |
clockify_add_project | Create a project in a workspace |
clockify_add_client | Create a client in a workspace |
clockify_add_tag | Create a tag in a workspace |
clockify_list_clients | List clients in a workspace |
clockify_list_projects | List projects in a workspace |
clockify_list_tags | List tags in a workspace |
clockify_list_time_entries | List a user's time entries in a workspace |
clockify_start_time_entry | Start a new time entry |
clockify_stop_current_entry | Stop the currently running time entry for a user |
clockify_update_time_entry | Update a time entry's description, project, task, tags, billable status, or time range |
clockify_delete_time_entry | Permanently delete a time entry |
clockify_detailed_report | Detailed report: line-by-line time entries for a workspace over a date range, with totals (time, billable time, earned amount) |
clockify_summary_report | Summary report: aggregated time/earnings grouped by one or more dimensions (PROJECT, USER, CLIENT, TASK, TAG, DATE) for a workspace over a d |
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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