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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Plane in one click, then point your AI client (Claude, ChatGPT, Copilot or Cursor) at the generated MCP endpoint. No Docker, no git clone, zero engineering experience required.
Summary
Manage Plane (open-source project management) workspaces, projects, issues, cycles, modules from any AI agent. 10 tools, API key auth.
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Beispiel-Prompts für Plane
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Konnektor laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
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git clone, kein lokaler Server.
Plane + Gemini
Manage Plane (open-source project management) workspaces, projects, issues, cycles, modules from any AI agent. 10 tools, API key auth.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
PLANE_API_KEY
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
This connector wraps the Plane REST API v1 (api.plane.so/api/v1 — or your self-hosted host).
Setup:
- Log into your Plane instance → top-right avatar → API Tokens → Create new token.
- Note the workspace slug (the part of URLs like
app.plane.so/<slug>/projects). - Set
PLANE_API_KEY. For self-hosted, also setPLANE_HOST(e.g.https://plane.yourdomain.com) — defaults to cloud (api.plane.so).
Authentication: X-API-Key: ${PLANE_API_KEY}.
Hierarchy: Workspace → Project → Issue → Sub-issue. Cycles + Modules are issue containers within a project for sprint planning / feature grouping.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && 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": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Hole deinen MCP API Key aus AnythingMCP → Profil → MCP API Keys → Neuer Key.
- Speichern und
geminineu starten. /mcpin Gemini CLI ausführen —Planesollte 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 |
|---|---|
plane_list_workspaces | List all workspaces the API key can access |
plane_list_projects | List projects in a workspace |
plane_get_project | Get one project |
plane_list_issues | List issues in a project |
plane_get_issue | Get one issue with full description + custom properties |
plane_create_issue | Create an issue |
plane_update_issue | Update an issue (PATCH semantics) |
plane_list_states | List states (issue statuses) defined in a project |
plane_list_cycles | List cycles (sprints) in a project |
plane_list_modules | List modules (feature groups) in a project |
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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