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Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Coda 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
Drive Coda (docs + tables + formulas) from any AI agent: docs, tables, rows, columns, formulas, packs, controls. 13 tools, Bearer token auth.
こう聞いてみよう
Coda のサンプルプロンプト
プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Coda をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行 — 完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Coda + Gemini
Drive Coda (docs + tables + formulas) from any AI agent: docs, tables, rows, columns, formulas, packs, controls. 13 tools, Bearer token auth.
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
CODA_API_TOKEN
ステップ 1 — 認証情報を取得
io/developers/apis/v1).
Setup:
- Sign in to https://coda.io → top-right avatar → Account → API settings → Generate API token.
- Name the token. Copy it. Set
CODA_API_TOKEN.
Authentication: Authorization: Bearer ${CODA_API_TOKEN}.
Resource hierarchy: Doc → Section (Page) → Table → Row → Cell. Coda's twist: tables are first-class with structured columns and types; rows are addressable individually; columns can hold formulas.
Doc IDs look like dXXXXXXXXXX (10-char prefix d). Visible in the doc URL.
Table IDs look like grid-XXXXX. Discover via coda_list_tables(docId).
…(continued in the in-app connector instructions)
ステップ 2 — アダプターをインストール
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加
Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json (Windows は %APPDATA%\gemini\settings.json) から MCP サーバを読み込みます。追加:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- AnythingMCP の Profile → MCP API Keys → New Key で MCP API key を取得。
- ファイルを保存し
geminiを再起動。 - Gemini CLI で
/mcpを実行 —Codaが利用可能として表示されます。 - Vertex AI Studio: 同じ Bearer ヘッダーで
https://cloud.anythingmcp.com/mcpをリクエストのtools配列に渡してください。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
coda_whoami | Return the user the token belongs to |
coda_list_docs | List docs the user can access |
coda_get_doc | Fetch a single doc by ID |
coda_list_tables | List tables in a doc |
coda_list_columns | List columns in a table |
coda_list_rows | List rows in a table or view |
coda_get_row | Fetch a single row by ID |
coda_insert_rows | Insert (or upsert with keyColumns) rows into a table |
coda_update_row | Update a specific row by ID |
coda_delete_row | Delete a single row by ID |
coda_delete_rows | Bulk-delete rows by IDs (more efficient than per-row) |
coda_get_formula_result | Evaluate a named formula on a doc |
coda_get_mutation_status | Check the status of an async mutation (insert/update/delete) by its requestId returned from those calls |
FAQ
Gemini 1.5 Pro / 2.x は MCP をサポートしますか? はい — Gemini CLI ≥ 0.4 と Vertex AI tools API は Bearer ヘッダー付きの httpUrl MCP コネクタを受け入れます。
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