Skip the install. Get this working in under 2 minutes.
Start a free trial on cloud.anythingmcp.com, add the Height 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 Height (modern AI-native project management) from any AI agent: tasks, lists, fields, users, activities. 9 tools, API-key Bearer auth.
Попробуй спросить
Примеры промптов для Height
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? Используй cloud.anythingmcp.com напрямую. Войди, нажми Connectors → Height, вставь учётные данные, создай MCP API key — готово. Без Docker, без
git clone, без локального сервера.
Height + Gemini
Drive Height (modern AI-native project management) from any AI agent: tasks, lists, fields, users, activities. 9 tools, API-key Bearer auth.
Предварительные требования
Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:
HEIGHT_API_KEY
Шаг 1 — Получи учётные данные
app/api/docs).
Setup:
- Sign in to Height → top-right avatar → Settings → API & webhooks → Generate API key.
- Set
HEIGHT_API_KEY.
Authentication: Authorization: api-key ${HEIGHT_API_KEY} (literal api-key prefix, NOT Bearer).
Tasks are the primary object. Each task has status, name, description, assignees, dueDate, listIds[], fields (custom), parentTaskId (for subtasks).
Lists: how tasks are organized (similar to ClickUp lists or Linear projects). A task can belong to multiple lists.
Custom fields: defined at the workspace level. Reference via fields object {fieldId: value}.
Pagination: cursor-based via ?cursor=....
…(continued in the in-app connector instructions)
Шаг 2 — Установи адаптер
git clone https://github.com/HelpCode-ai/anythingmcp.git
cd anythingmcp && docker compose up -d
Шаг 3 — Добавь коннектор в Gemini
Gemini CLI читает MCP-серверы из ~/.gemini/settings.json (или %APPDATA%\gemini\settings.json в Windows). Добавь:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Получи MCP API key в AnythingMCP → Profile → MCP API Keys → New Key.
- Сохрани файл и перезапусти
gemini. - Запусти
/mcpв Gemini CLI —Heightдолжен быть доступен. - Vertex AI Studio: передайте
https://cloud.anythingmcp.com/mcpв массивtoolsзапроса с тем же Bearer-заголовком.
Доступные инструменты
| Tool | What it does |
|---|---|
height_get_workspace | Return workspace info: id, model, url, name |
height_list_lists | List all lists in the workspace |
height_list_tasks | List tasks with a filter query |
height_search_tasks | Full-text search tasks |
height_get_task | Fetch a single task by ID OR index (e |
height_create_task | Create a task |
height_update_task | Update a task (PATCH) |
height_list_users | List workspace users (members) |
height_list_fields | List custom fields defined in the workspace |
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?