Salta l'installazione. Attivo in meno di 2 minuti.
Avvia una prova gratuita su cloud.anythingmcp.com, aggiungi Toggl Track 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
Gestisci Toggl Track (registrazioni del tempo, progetti, clienti, tag, spazi di lavoro) da qualsiasi agente AI. 9 strumenti, basic-auth con token API.
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
Gestisci Toggl Track (registrazioni del tempo, progetti, clienti, tag, spazi di lavoro) da qualsiasi agente AI. 9 strumenti, basic-auth con token API.
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
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 —Toggl Trackdovrebbe 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 |
|---|---|
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 personalizzati.
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