Salta l'installazione. Attivo in meno di 2 minuti.
Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi Kustomer 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 Kustomer (CRM moderno per il servizio clienti, di proprietà di Meta) da qualsiasi agente AI: conversazioni, messaggi, clienti, note, oggetti personalizzati. 10 strumenti, autenticazione Bearer.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per Kustomer
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 → Kustomer, inserisci le credenziali, genera una MCP API key — fatto. Niente Docker, niente
git clone, niente server locale.
Kustomer + Gemini
Controlla Kustomer (CRM moderno per il servizio clienti, di proprietà di Meta) da qualsiasi agente AI: conversazioni, messaggi, clienti, note, oggetti personalizzati. 10 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:
KUSTOMER_API_KEY, KUSTOMER_SUBDOMAIN
Step 1 — Ottieni le credenziali
kustomer.com).
Setup:
- Sign in to Kustomer → top-right avatar → Settings → Security → API Keys → Add API Key.
- Pick role: org.permission.customer.read+write, org.permission.conversation.read+write, etc.
- Set
KUSTOMER_API_KEY. - Note your org subdomain (e.g.
acmeforacme.kustomerapp.com). SetKUSTOMER_SUBDOMAIN.
Authentication: Authorization: Bearer ${KUSTOMER_API_KEY}.
Subdomain-templated URL: https://${KUSTOMER_SUBDOMAIN}.api.kustomerapp.com/v1.
Customer-centric model: Kustomer's selling point is the unified customer timeline. A customer has multiple emails/phones/social handles; conversations roll up under the customer.
…(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 —Kustomerdovrebbe 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 |
|---|---|
kustomer_get_current_tracking_id | Return the org / org details — sanity check for API key validity |
kustomer_search_customers | Search customers via the v1 search endpoint (Kustomer's Lucene-style query) |
kustomer_get_customer | Fetch a customer by ID |
kustomer_create_customer | Create a customer |
kustomer_search_conversations | Search conversations |
kustomer_get_conversation | Fetch a conversation by ID |
kustomer_update_conversation | Update a conversation — change status (open/snoozed/done), assignee, queue, priority, tags |
kustomer_add_note_to_conversation | Add an internal note (private — not sent to customer) |
kustomer_create_outbound_message | Send a public message in a conversation (email/SMS/chat reply) |
kustomer_list_users | List org users (agents) |
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.
Prossimi passi
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