Fillout mit Gemini verbinden — über MCP

💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Fillout klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein git clone, kein lokaler Server.

Fillout + Gemini

Lies Fillout-Formulardefinitionen und Einsendungen (moderner Formular-/Umfrage-Builder) von jedem AI-Agenten aus. 6 Tools, Bearer-Authentifizierung.

Voraussetzungen

Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:

FILLOUT_API_KEY

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

Setup:

1. Sign in to https://fillout.com → top-right avatar → Settings → Developer → API → Create API key.
2. Set FILLOUT_API_KEY.

Authentication: Authorization: Bearer ${FILLOUT_API_KEY}.

Form IDs: each form has a 32-character ID (visible in form URL). Use fillout_list_forms to discover.

Submission shape: each submission has questions[] array of {id, name, type, value}. Cross-reference with form questions for human-readable names.

Pagination: ?limit=N&offset=M. Submissions endpoint supports ?afterDate=ISO&beforeDate=ISO.

Out of scope here: form creation (UI), file uploads, webhook subscription management.

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 Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

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" }
    }
  }
}

1. Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → MCP Servers → dein Server → API keys.
2. Speichern und gemini neu starten.
3. /mcp in Gemini CLI ausführen — Fillout sollte als verfügbar gelistet sein.
4. Vertex AI Studio: https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID im tools-Array der Anfrage mit demselben X-API-Key-Header übergeben.

Verfügbare Tools

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