インストール不要。2分以内に動きます。
cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Coda をワンクリックで追加して、AI クライアント（Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor）を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。
概要
任意のAIエージェントからCoda（ドキュメント、テーブル、数式）を操作: ドキュメント、テーブル、行、列、数式、パック、コントロール。13個のツール、Bearerトークン認証。
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
任意のAIエージェントからCoda（ドキュメント、テーブル、数式）を操作: ドキュメント、テーブル、行、列、数式、パック、コントロール。13個のツール、Bearerトークン認証。
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
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 ${CODA_API_TOKEN}.
Resource hierarchy: Doc → Section (Page) → Table → Row → Cell. Coda's twist: tables are first-class with structured columns and types; rows are addressable individually; columns can hold formulas.
Doc IDs look like dXXXXXXXXXX (10-char prefix d). Visible in the doc URL.
Table IDs look like grid-XXXXX. Discover via coda_list_tables(docId).
…(continued in the in-app connector instructions)
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加
サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）をコピーします。このガイドでYOUR_SERVER_IDと表示されている箇所に使ってください。
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/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- AnythingMCP の MCP Servers → 対象のサーバー → API keys 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
X-API-Keyヘッダーでhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID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 カスタムヘッダー付きの httpUrl MCP コネクタを受け入れます。
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