跳过安装。2 分钟内即可运行。
在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用，一键添加 Clockify，然后将你的 AI 客户端（Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor）指向生成的 MCP 端点。无需 Docker，无需 git clone，无需任何工程经验。
摘要
从任意 AI 代理管理 Clockify（时间跟踪、项目、任务、客户、标签、工作区用户、报告）。18 个工具，X-Api-Key 身份验证。
试试这样问
Clockify 的示例提示
点击任意提示即可复制，然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中，在该连接器上运行。
Claude 是 AI，可能会出错。请核对回答。
💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → Clockify、粘贴凭证、生成 MCP API key — 完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
Clockify + Gemini
从任意 AI 代理管理 Clockify（时间跟踪、项目、任务、客户、标签、工作区用户、报告）。18 个工具，X-Api-Key 身份验证。
前提条件
完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:
CLOCKIFY_API_KEY
步骤 1 — 获取凭证
This connector wraps the Clockify REST API v1 (api.clockify.me/api/v1).
Setup:
- Sign in to https://clockify.me → bottom-left avatar → Preferences → Advanced → API → Generate API key.
- Set
CLOCKIFY_API_KEY.
Authentication: X-Api-Key: ${CLOCKIFY_API_KEY} on every request.
Workspace IDs: Clockify is workspace-scoped. Use clockify_get_user first — its response contains defaultWorkspace and activeWorkspace. List workspaces with clockify_list_workspaces.
…(continued in the in-app connector instructions)
步骤 2 — 安装 adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
步骤 3 — 在 Gemini 中添加连接器
你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现YOUR_SERVER_ID的地方都用它替换。
Gemini CLI 从 ~/.gemini/settings.json (Windows: %APPDATA%\gemini\settings.json) 读取 MCP 服务器。添加:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- 从 AnythingMCP 获取你的 MCP API key。
- 保存文件并重启
gemini。 - 在 Gemini CLI 中运行
/mcp—Clockify应显示为可用。 - Vertex AI Studio: 将
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID传入请求的tools数组,使用相同的X-API-Key请求头。
可用工具
| Tool | What it does |
|---|---|
clockify_get_user | Return the authenticated user: id, email, name, activeWorkspace, defaultWorkspace, profile picture URL |
clockify_list_workspaces | List workspaces the user belongs to |
clockify_list_workspace_users | List all users (members) of a workspace |
clockify_find_tasks | List tasks within a project |
clockify_add_task | Add a task to a project |
clockify_add_project | Create a project in a workspace |
clockify_add_client | Create a client in a workspace |
clockify_add_tag | Create a tag in a workspace |
clockify_list_clients | List clients in a workspace |
clockify_list_projects | List projects in a workspace |
clockify_list_tags | List tags in a workspace |
clockify_list_time_entries | List a user's time entries in a workspace |
clockify_start_time_entry | Start a new time entry |
clockify_stop_current_entry | Stop the currently running time entry for a user |
clockify_update_time_entry | Update a time entry's description, project, task, tags, billable status, or time range |
clockify_delete_time_entry | Permanently delete a time entry |
clockify_detailed_report | Detailed report: line-by-line time entries for a workspace over a date range, with totals (time, billable time, earned amount) |
clockify_summary_report | Summary report: aggregated time/earnings grouped by one or more dimensions (PROJECT, USER, CLIENT, TASK, TAG, DATE) for a workspace over a d |
FAQ
Gemini 1.5 Pro 或 2.x 支持 MCP 吗? 支持 — Gemini CLI ≥ 0.4 与 Vertex AI tools API 均接受带自定义请求头的 MCP httpUrl 连接器。
下一步
这份指南对你有帮助吗?
