Salta l'installazione. Attivo in meno di 2 minuti.
Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi Attio con un clic, poi punta il tuo client AI (Claude, ChatGPT, Copilot o Cursor) all'endpoint MCP generato. Niente Docker, niente git clone, nessuna esperienza di sviluppo richiesta.
In breve
Controlla Attio (CRM moderno basato su relationship graph) da qualsiasi agente AI: record (persone, aziende, trattative, oggetti personalizzati), liste, attività, note. 12 strumenti, autenticazione Bearer.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per Attio
Clicca su un prompt per copiarlo. Incollalo in Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot o OpenClaw per eseguirlo contro questo connettore.
Claude è un'AI e può sbagliare. Verifica sempre le risposte.
💡 Niente installazione? Vai direttamente su cloud.anythingmcp.com. Accedi, clicca Connectors → Attio, inserisci le credenziali, genera una MCP API key — fatto. Niente Docker, niente
git clone, niente server locale.
Attio + Gemini
Controlla Attio (CRM moderno basato su relationship graph) da qualsiasi agente AI: record (persone, aziende, trattative, oggetti personalizzati), liste, attività, note. 12 strumenti, autenticazione Bearer.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
ATTIO_ACCESS_TOKEN
Step 1 — Ottieni le credenziali
attio.com).
Setup:
- Sign in to Attio → top-right avatar → API & access → Create an access token (or set up an OAuth app).
- Pick scopes: at minimum
object_configuration:read,record_permission:read,record_permission:read-write,list_configuration:read,note:read-write. - Copy the token. Set
ATTIO_ACCESS_TOKEN.
Authentication: Authorization: Bearer ${ATTIO_ACCESS_TOKEN}.
Object model: Attio is highly schema-flexible. Default objects are people, companies, deals, users, workspaces. You can add custom objects (object_slug). Each object has attributes (fields) — different per workspace.
…(continued in the in-app connector instructions)
Step 2 — Installa l'adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Step 3 — Aggiungi il connettore in Gemini
L'URL del tuo server: in AnythingMCP apri MCP Servers → il server su cui si trova questo connettore e copia il suo URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Usalo ovunque questa guida mostraYOUR_SERVER_ID.
Gemini CLI legge i server MCP da ~/.gemini/settings.json (o %APPDATA%\gemini\settings.json su Windows). Aggiungi:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Ottieni la tua MCP API key da AnythingMCP → MCP Servers → il tuo server → API keys.
- Salva il file e riavvia
gemini. - Esegui
/mcpnella Gemini CLI —Attiodovrebbe essere elencato come disponibile. - Vertex AI Studio: passa
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDnell'arraytoolsdella richiesta con lo stesso headerX-API-Key.
Tool disponibili
| Tool | What it does |
|---|---|
attio_self | Return the token's identity (workspace_id, workspace_name, access_token id, permissions) |
attio_list_objects | List all objects defined in the workspace (built-in + custom) |
attio_list_object_attributes | List attributes (fields) on an object |
attio_query_records | Query records on an object with filters + sorting |
attio_get_record | Fetch a single record by object + record_id |
attio_create_record | Create a record |
attio_update_record | Update a record (PATCH semantics — only updates passed values) |
attio_assert_record | Upsert by a unique attribute (e |
attio_list_lists | List the workspace's lists (views/collections of records) |
attio_add_record_to_list | Add a record (as a list entry) to a list |
attio_list_notes | List notes on records |
attio_create_note | Add a note to a record |
FAQ
Gemini 1.5 Pro o 2.x supportano MCP? Sì — Gemini CLI ≥ 0.4 e la Vertex AI tools API accettano connettori MCP httpUrl con header personalizzati.
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