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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Toggl Track 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 Toggl Track (time entries, projects, clients, tags, workspaces) from any AI agent. 9 tools, basic-auth with API token.
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Beispiel-Prompts für Toggl Track
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.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → Toggl Track klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen — fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
Toggl Track + Gemini
Manage Toggl Track (time entries, projects, clients, tags, workspaces) from any AI agent. 9 tools, basic-auth with API token.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
TOGGL_API_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
This connector wraps the Toggl Track API v9 (api.track.toggl.com/api/v9).
Setup:
- Log into https://track.toggl.com → bottom-left avatar → Profile settings → scroll to API Token → reveal/copy.
- Set
TOGGL_API_TOKEN.
Authentication: HTTP Basic, with API token as the username and the literal string api_token as the password:
Authorization: Basic base64(TOKEN:api_token)
The adapter sets this automatically via BASIC_AUTH (username=token, password=api_token). DO NOT pass real user/password — Toggl only accepts the token-pair.
…(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 —Toggl Tracksollte 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 |
|---|---|
toggl_track_me | Get the authenticated user including default workspace ID, all workspaces, default project/tag |
toggl_track_list_workspaces | List workspaces the user belongs to |
toggl_track_list_clients | List clients in a workspace |
toggl_track_list_projects | List projects in a workspace |
toggl_track_get_current_entry | Return the currently running time entry (if any), else null |
toggl_track_list_time_entries | List time entries for the current user |
toggl_track_create_time_entry | Create a new time entry |
toggl_track_stop_time_entry | Stop a running time entry |
toggl_track_delete_time_entry | Delete a time entry permanently |
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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