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Come collegare Matrix42 a Gemini — via MCP

Matrix42 Enterprise Service Management: interroga qualsiasi elemento di configurazione, incidente, richiesta di servizio, asset o utente con la fragment query API di Matrix42. Bearer token generato da un API token sulla tua istanza.

HCA cura del team HelpCodeAggiornato 2 min di lettura Open source su GitHub
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Matrix42

Matrix42

Matrix42 Enterprise Service Management: query any configuration item, incident, service request, asset or user with Matrix42's fragment query API. Bearer token minted from an API token against your own instance.

tool

7

Regione

DE

Categoria

IT Service Management

Autenticazione

Sign-in token

Env vars richieste

MATRIX42_URLMATRIX42_API_TOKEN
Installa con un clic su Cloud

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In breve

Matrix42 Enterprise Service Management: interroga qualsiasi elemento di configurazione, incidente, richiesta di servizio, asset o utente con la fragment query API di Matrix42. Bearer token generato da un API token sulla tua istanza.

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Prompt di esempio per Matrix42

Clicca su un prompt per copiarlo. Incollalo in Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot o OpenClaw per eseguirlo contro questo connettore.

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Matrix42 + Gemini

Matrix42 Enterprise Service Management: interroga qualsiasi elemento di configurazione, incidente, richiesta di servizio, asset o utente con la fragment query API di Matrix42. Bearer token generato da un API token sulla tua istanza.

Prerequisiti

Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:

MATRIX42_URL, MATRIX42_API_TOKEN

Step 1 — Ottieni le credenziali

Setup

  1. In Matrix42 open Administration → Integration → API Tokens and create a token for a service account with the roles the agent needs. Matrix42 applies role-based access on top of the API, so a restricted account sees fewer fragments.
  2. Set MATRIX42_URL to your instance root (e.g. https://esm.example.com/M42Services, no trailing slash) and MATRIX42_API_TOKEN to the token.

…(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 mostra YOUR_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" }
    }
  }
}
  1. Ottieni la tua MCP API key da AnythingMCP → MCP Servers → il tuo server → API keys.
  2. Salva il file e riavvia gemini.
  3. Esegui /mcp nella Gemini CLI — Matrix42 dovrebbe essere elencato come disponibile.
  4. Vertex AI Studio: passa https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID nell'array tools della richiesta con lo stesso header X-API-Key.

Tool disponibili

ToolWhat it does
matrix42_query_fragmentsQuery any Matrix42 fragment by name with a column list and a SQL-flavoured where clause
matrix42_get_fragment_schemaRead the column definitions of one fragment: the real column names, their types and their relations
matrix42_query_incidentsQuery incidents with a where clause over the incident fragment: state, priority, category, reported date and the affected user
matrix42_query_service_requestsQuery service requests with a where clause: their state, requested service, requester and fulfilment dates
matrix42_query_assetsQuery the asset base: hardware and software configuration items with their name, type, serial number, status and assigned user
matrix42_query_usersQuery the user base with their display name, e-mail, department and location
matrix42_get_objectRead one configuration item by its object id, returning the named fragments attached to it

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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