No install? Use cloud.anythingmcp.com directly.
Sign in, install the PandaDoc in one click, paste the credentials, mint an MCP API key — done. No Docker, no git clone, no local server to run.
TL;DR
Drive PandaDoc (proposals + e-signature) from any AI agent: documents, templates, contacts, recipients, sending for signature, status tracking. 10 tools, API-key auth.
💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → PandaDoc, pega tus credenciales, genera una MCP API key — listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
PandaDoc + Gemini
Drive PandaDoc (proposals + e-signature) from any AI agent: documents, templates, contacts, recipients, sending for signature, status tracking. 10 tools, API-key auth.
Requisitos previos
Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:
PANDADOC_API_KEY
Paso 1 — Obtener credenciales
pandadoc.com).
Setup:
- Sign in to https://app.pandadoc.com → top-right avatar → API → API Key.
- Use the Production API Key (or Sandbox for testing). The key format is
<long-string>. - Set
PANDADOC_API_KEY.
Authentication: Authorization: API-Key ${PANDADOC_API_KEY} — literal API-Key prefix, NOT Bearer. Adapter handles via API_KEY profile.
…(continued in the in-app connector instructions)
Paso 2 — Instalar el adapter
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Paso 3 — Añadir el conector en Gemini
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",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Obtén tu MCP API key desde AnythingMCP → Perfil → MCP API Keys → Nueva Key.
- Guarda el archivo y reinicia
gemini. - Ejecuta
/mcpen la Gemini CLI —PandaDocdebería aparecer como disponible. - Vertex AI Studio: pasa
https://cloud.anythingmcp.com/mcpal arraytoolsde tu petición con el mismo header Bearer.
Herramientas disponibles
| Tool | What it does |
|---|---|
pandadoc_list_documents | List documents in the workspace, with filters |
pandadoc_create_document | Create a document from a template |
pandadoc_get_document_status | Quick status check for a document |
pandadoc_get_document_details | Fetch document full details — recipients with signing status, tokens, fields, pricing data, attachments |
pandadoc_send_document | Send the document for signing/review |
pandadoc_download_document | Download the finalized PDF of a document |
pandadoc_delete_document | Delete (move to trash) a document |
pandadoc_list_templates | List templates available in the workspace |
pandadoc_get_template_details | Fetch a template's full structure: roles[], tokens[], fields[], pricing_tables, content |
pandadoc_list_contacts | List contacts in the workspace (saved recipients) |
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 Bearer.
Siguientes pasos
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