Пропустите установку. Заработает меньше чем за 2 минуты.
Начните бесплатный период на cloud.anythingmcp.com, добавьте Baserow одним кликом и направьте свой ИИ-клиент (Claude, ChatGPT, Copilot или Cursor) на сгенерированный MCP-эндпоинт. Без Docker, без git clone, без опыта разработки.
Кратко
Чтение таблиц, полей и строк из Baserow Cloud или собственного экземпляра. 4 универсальных инструмента только для чтения с аутентификацией по токену базы данных.
Попробуй спросить
Примеры промптов для Baserow
Кликни по промпту — он скопируется. Вставь в Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot или OpenClaw и запусти через этот коннектор.
Claude — это AI, он может ошибаться. Проверяйте ответы.
💡 Без установки? Используйте cloud.anythingmcp.com напрямую. Войдите, нажмите Connectors → Baserow, вставьте учётные данные, создайте MCP API key — готово. Без Docker, без
git clone, без локального сервера.
Baserow + Gemini
Чтение таблиц, полей и строк из Baserow Cloud или собственного экземпляра. 4 универсальных инструмента только для чтения с аутентификацией по токену базы данных.
Предварительные требования
Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:
BASEROW_URL, BASEROW_API_TOKEN
Шаг 1 — Получите учётные данные
Коннектор читает данные через API базы данных Baserow и ничего не записывает.
- В Baserow откройте Settings → Database tokens и создайте токен с доступом на чтение только к тем базам и таблицам, которые должен видеть ИИ.
- Укажите этот токен в
BASEROW_API_TOKEN. Baserow ожидает его в видеAuthorization: Token <token>, а не Bearer; коннектор отправляет его именно так. - Укажите в
BASEROW_URLхост API без завершающего слеша:https://api.baserow.ioдля Baserow Cloud или собственный хост для своего экземпляра (например,https://baserow.example.com). - Начните с
baserow_list_tables, затем вызовитеbaserow_list_fieldsдля нужной таблицы. Строки всегда возвращаются с настоящими именами полей вместоfield_1234.
Для Baserow в частной сети нужен AnythingMCP, развёрнутый в той же сети, а хост нужно добавить в SSRF_ALLOWED_HOSTS.
Шаг 2 — Установите адаптер
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
Шаг 3 — Добавьте коннектор в Gemini
URL вашего сервера: в AnythingMCP откройте MCP Servers → сервер, на котором находится этот коннектор, и скопируйте его URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Используйте его везде, где в этом руководстве указаноYOUR_SERVER_ID.
Gemini CLI читает MCP-серверы из ~/.gemini/settings.json (или %APPDATA%\gemini\settings.json в Windows). Добавьте:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Получите MCP API key в AnythingMCP → MCP Servers → your server → API keys.
- Сохраните файл и перезапустите
gemini. - Запустите
/mcpв Gemini CLI —Baserowдолжен быть доступен. - Vertex AI Studio: передайте
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDв массивtoolsзапроса с тем же Bearer-заголовком.
Доступные инструменты
| Tool | What it does |
|---|---|
baserow_list_tables | List every table visible to the configured database token |
baserow_list_fields | List the fields in one Baserow table so later row queries can use the real human-readable field names and understand their types |
baserow_list_rows | List rows from one Baserow table using human-readable field names |
baserow_get_row | Get one row by numeric row ID from a Baserow table, returning human-readable field names |
FAQ
Поддерживают ли Gemini 1.5 Pro или 2.x MCP? Да — Gemini CLI ≥ 0.4 и Vertex AI tools API принимают MCP-коннекторы httpUrl с Bearer-заголовком.
Следующие шаги
Это руководство помогло?
