Salta l'installazione. Attivo in meno di 2 minuti.
Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi PandaDoc 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 PandaDoc (proposte + firma elettronica) da qualsiasi agente AI: documenti, modelli, contatti, destinatari, invio per firma, monitoraggio dello stato. 10 strumenti, autenticazione con chiave API.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per PandaDoc
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 → PandaDoc, inserisci le credenziali, genera una MCP API key — fatto. Niente Docker, niente
git clone, niente server locale.
PandaDoc + Gemini
Controlla PandaDoc (proposte + firma elettronica) da qualsiasi agente AI: documenti, modelli, contatti, destinatari, invio per firma, monitoraggio dello stato. 10 strumenti, autenticazione con chiave API.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
PANDADOC_API_KEY
Step 1 — Ottieni le credenziali
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 ${PANDADOC_API_KEY} — literal API-Key prefix, NOT Bearer. Adapter handles via API_KEY profile.
…(continued in the in-app connector instructions)
Step 2 — Installa l'adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(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 —PandaDocdovrebbe 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 |
|---|---|
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 supportano MCP? Sì — Gemini CLI ≥ 0.4 e la Vertex AI tools API accettano connettori MCP httpUrl con header personalizzati.
Prossimi passi
Questa guida ti è stata utile?
