Sáltate la instalación. Funcionando en menos de 2 minutos.
Inicia una prueba gratuita en cloud.anythingmcp.com, añade Basecamp con un clic y apunta tu cliente de IA (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) al endpoint MCP generado. Sin Docker, sin git clone, sin experiencia de desarrollo.
Resumen
Controla Basecamp 4 (colaboración de proyectos y equipos) desde cualquier agente de IA: proyectos, listas de tareas, tareas, mensajes, comentarios, personas. 12 herramientas, autenticación OAuth2 Bearer.
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para Basecamp
Haz clic en un prompt para copiarlo. Pégalo en Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot u OpenClaw para ejecutarlo contra este conector.
Claude es IA y puede equivocarse. Verifica siempre las respuestas.
💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → Basecamp, pega tus credenciales, genera una MCP API key — listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
Basecamp + Gemini
Controla Basecamp 4 (colaboración de proyectos y equipos) desde cualquier agente de IA: proyectos, listas de tareas, tareas, mensajes, comentarios, personas. 12 herramientas, autenticación OAuth2 Bearer.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
BASECAMP_ACCESS_TOKEN, BASECAMP_ACCOUNT_ID
Paso 1 — Obtener credenciales
com — github.com/basecamp/bc3-api).
Setup:
- Register an integration at https://launchpad.37signals.com/integrations.
- Implement OAuth2 authorization-code flow with
https://launchpad.37signals.com/authorization(response includes user's account_id). - Set
BASECAMP_ACCESS_TOKENto the obtained access token. - Set
BASECAMP_ACCOUNT_IDto your Basecamp account ID (a 6-9 digit number — visible in any Basecamp URL or returned by the OAuth identity endpoint).
Authentication: Authorization: Bearer ${BASECAMP_ACCESS_TOKEN}.
…(continued in the in-app connector instructions)
Paso 2 — Instalar el adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Paso 3 — Añadir el conector en Gemini
La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestraYOUR_SERVER_ID.
Gemini CLI lee servidores MCP desde ~/.gemini/settings.json (o %APPDATA%\gemini\settings.json en Windows). Añade:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Obtén tu MCP API key desde AnythingMCP → MCP Servers → tu servidor → API keys.
- Guarda el archivo y reinicia
gemini. - Ejecuta
/mcpen la Gemini CLI —Basecampdebería aparecer como disponible. - Vertex AI Studio: pasa
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDal arraytoolsde tu petición con el mismo headerX-API-Key.
Herramientas disponibles
| Tool | What it does |
|---|---|
basecamp_get_my_profile | Return the authenticated user's profile (id, name, email_address, time_zone, avatar_url, can_manage_projects, etc |
basecamp_list_projects | List active projects (Basecamps) the user has access to |
basecamp_get_project | Fetch a single project with its dock — the array of tools (todoset, message_board, etc |
basecamp_list_todolists | List todolists within a project's todoset |
basecamp_list_todos | List todos in a todolist |
basecamp_create_todo | Create a todo in a todolist |
basecamp_complete_todo | Mark a todo as completed |
basecamp_uncomplete_todo | Reopen a completed todo |
basecamp_list_messages | List messages on the project's message board |
basecamp_post_message | Post a new message on the project's message board |
basecamp_add_comment | Add a comment to a recording (todo, message, document, etc |
basecamp_get_people | List all people in the Basecamp account |
FAQ
¿Gemini 1.5 Pro o 2.x soportan MCP? Sí — Gemini CLI ≥ 0.4 y la API de tools de Vertex AI aceptan conectores MCP httpUrl con header personalizzati.
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