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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge Directus 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
Verbinde eine Directus-Instanz (selbst gehostet oder Directus Cloud), um Collections und Felder zu entdecken, Einträge abzufragen und einzelne Datensätze über die schreibgeschützte REST-API abzurufen.
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Beispiel-Prompts für Directus
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.
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💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Directus klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Directus + Gemini
Verbinde eine Directus-Instanz (selbst gehostet oder Directus Cloud), um Collections und Felder zu entdecken, Einträge abzufragen und einzelne Datensätze über die schreibgeschützte REST-API abzurufen.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
DIRECTUS_URL, DIRECTUS_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
Set DIRECTUS_URL to the root URL of your Directus instance, for example https://directus.example.com. Directus Cloud and any other publicly reachable instance work as they are. A self-hosted instance on a private network or a private IP address must also be allowed through SSRF_ALLOWED_HOSTS, because the outbound guard blocks private address space by default. Set DIRECTUS_TOKEN to a Directus user's static access token; it is sent using the Authorization Bearer header and must never be placed in the query string. This adapter is read-only. Use directus_list_collections to discover available collections and directus_list_fields before constructing filters. …
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
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",
"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 —Directussollte als verfügbar gelistet sein.- Vertex AI Studio:
https://cloud.anythingmcp.com/mcpimtools-Array der Anfrage mit demselben Bearer-Header übergeben.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
directus_list_collections | List the collections visible to the configured Directus token |
directus_list_fields | List the fields defined in a Directus collection |
directus_list_items | List, filter, search, sort, paginate, or aggregate items in a Directus collection |
directus_get_item | Retrieve one item from a Directus collection by its primary key |
directus_server_info | Retrieve information about the connected Directus server |
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 Bearer-Header.
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