Installation überspringen. In unter 2 Minuten einsatzbereit.
Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge Plane 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 mit Plane (Open-Source-Projektmanagement) Workspaces, Projekte, Issues, Zyklen und Module mit jedem KI-Agenten. 10 Tools, API-Key-Authentifizierung.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für Plane
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 → Plane klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Plane + Gemini
Verwalte mit Plane (Open-Source-Projektmanagement) Workspaces, Projekte, Issues, Zyklen und Module mit jedem KI-Agenten. 10 Tools, 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:
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: ${PLANE_API_KEY}.
Hierarchy: Workspace → Project → Issue → Sub-issue. Cycles + Modules are issue containers within a project for sprint planning / feature grouping.
…(continued in the in-app connector instructions)
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(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 —Planesollte 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 |
|---|---|
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 eigenen Headern.
Nächste Schritte
- Connector-Landingpage
- Verbinde mit Claude
- Verbinde mit ChatGPT
- Verbinde mit Cursor
- Verbinde mit Meta Muse
War dieser Guide hilfreich?