Sáltate la instalación. Funcionando en menos de 2 minutos.
Inicia una prueba gratuita en cloud.anythingmcp.com, añade PandaDoc 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 PandaDoc (propuestas + firma electrónica) desde cualquier agente de IA: documentos, plantillas, contactos, destinatarios, envío para firma, seguimiento del estado. 10 herramientas, autenticación con API key.
Prueba a pedir
Prompts de ejemplo para PandaDoc
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 → PandaDoc, pega tus credenciales, genera una MCP API key — listo. Sin Docker, sin
git clone, sin servidor local.
PandaDoc + Gemini
Controla PandaDoc (propuestas + firma electrónica) desde cualquier agente de IA: documentos, plantillas, contactos, destinatarios, envío para firma, seguimiento del estado. 10 herramientas, autenticación con API key.
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 ${PANDADOC_API_KEY} — literal API-Key prefix, NOT Bearer. Adapter handles via API_KEY profile.
…(continued in the in-app connector instructions)
Paso 2 — Instalar el adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(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 —PandaDocdebería 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 |
|---|---|
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 personalizzati.
Siguientes pasos
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