Skip the install. Get this working in under 2 minutes.
Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the KashFlow 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 KashFlow (UK accounting) customers, suppliers, invoices, receipts, products via SOAP envelope from any AI agent. 8 tools, embedded-auth.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per KashFlow
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 → KashFlow, inserisci le credenziali, genera una MCP API key — fatto. Niente Docker, niente
git clone, niente server locale.
KashFlow + Gemini
Manage KashFlow (UK accounting) customers, suppliers, invoices, receipts, products via SOAP envelope from any AI agent. 8 tools, embedded-auth.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
KASHFLOW_USERNAME, KASHFLOW_PASSWORD
Step 1 — Ottieni le credenziali
This connector wraps the KashFlow REST API (securedwebapp.com/api).
Setup:
- Log into https://securedwebapp.com → Settings → API → Enable API access.
- Note your Username + API password (separate from your login password).
- Set
KASHFLOW_USERNAMEandKASHFLOW_PASSWORD.
Authentication: KashFlow uses a REST API with username + password in the URL path: /api/v2/{username}/{password}/<endpoint>. The adapter substitutes both via runtime envVars — the credentials never appear in query string or body.
…(continued in the in-app connector instructions)
Step 2 — Installa l'adapter
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Step 3 — Aggiungi il connettore in Gemini
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",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Ottieni la tua MCP API key da AnythingMCP → Profilo → MCP API Keys → Nuova Key.
- Salva il file e riavvia
gemini. - Esegui
/mcpnella Gemini CLI —KashFlowdovrebbe essere elencato come disponibile. - Vertex AI Studio: passa
https://cloud.anythingmcp.com/mcpnell'arraytoolsdella richiesta con lo stesso header Bearer.
Tool disponibili
| Tool | What it does |
|---|---|
kashflow_list_customers | List customers |
kashflow_get_customer | Get one customer by KashFlow CustomerID |
kashflow_create_customer | Create a customer |
kashflow_list_suppliers | List suppliers |
kashflow_list_invoices | List sales invoices |
kashflow_get_invoice | Get a single invoice with line items |
kashflow_create_invoice | Create a sales invoice |
kashflow_list_products | List products / services |
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 Bearer.
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