KashFlow mit Gemini verbinden — über MCP

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

KashFlow + Gemini

Verwalte KashFlow (britische Buchhaltung) Kunden, Lieferanten, Rechnungen, Belege und Produkte über SOAP envelope von jedem KI-Agenten aus. 8 Tools, Embedded-Auth.

Voraussetzungen

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

KASHFLOW_USERNAME, KASHFLOW_PASSWORD

Schritt 1 — Zugangsdaten holen

This connector wraps the KashFlow REST API (securedwebapp.com/api).

Setup:

1. Log into https://securedwebapp.com → Settings → API → Enable API access.
2. Note your Username + API password (separate from your login password).
3. Set KASHFLOW_USERNAME and KASHFLOW_PASSWORD.

Authentication: KashFlow uses a REST API with username + password in the URL path: /api/v2/{username}/{password}/<endpoint>. The adapter substitutes both via runtime envVars — the credentials never appear in query string or body.

…(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 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 — KashFlow 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