Skip the install. Get this working in under 2 minutes.
Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Toggl Track 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 Toggl Track (time entries, projects, clients, tags, workspaces) from any AI agent. 9 tools, basic-auth with API token.
Prova a chiedere
Prompt di esempio per Toggl Track
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 → Toggl Track, inserisci le credenziali, genera una MCP API key — fatto. Niente Docker, niente
git clone, niente server locale.
Toggl Track + Gemini
Manage Toggl Track (time entries, projects, clients, tags, workspaces) from any AI agent. 9 tools, basic-auth with API token.
Prerequisiti
Le istruzioni di setup complete sono incluse nel connettore stesso (visibili nello store quando lo selezioni). Le variabili d'ambiente richieste sono:
TOGGL_API_TOKEN
Step 1 — Ottieni le credenziali
This connector wraps the Toggl Track API v9 (api.track.toggl.com/api/v9).
Setup:
- Log into https://track.toggl.com → bottom-left avatar → Profile settings → scroll to API Token → reveal/copy.
- Set
TOGGL_API_TOKEN.
Authentication: HTTP Basic, with API token as the username and the literal string api_token as the password:
Authorization: Basic base64(TOKEN:api_token)
The adapter sets this automatically via BASIC_AUTH (username=token, password=api_token). DO NOT pass real user/password — Toggl only accepts the token-pair.
…(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 —Toggl Trackdovrebbe 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 |
|---|---|
toggl_track_me | Get the authenticated user including default workspace ID, all workspaces, default project/tag |
toggl_track_list_workspaces | List workspaces the user belongs to |
toggl_track_list_clients | List clients in a workspace |
toggl_track_list_projects | List projects in a workspace |
toggl_track_get_current_entry | Return the currently running time entry (if any), else null |
toggl_track_list_time_entries | List time entries for the current user |
toggl_track_create_time_entry | Create a new time entry |
toggl_track_stop_time_entry | Stop a running time entry |
toggl_track_delete_time_entry | Delete a time entry permanently |
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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