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 Coda，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
通过任意 AI 代理操作 Coda（文档 + 表格 + 公式）：文档、表格、行、列、公式、packs、控件。13 个工具，Bearer 令牌认证。
试试这样问
Coda 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 → Coda、粘贴凭证、生成 MCP API key — 完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
Coda + Gemini
通过任意 AI 代理操作 Coda（文档 + 表格 + 公式）：文档、表格、行、列、公式、packs、控件。13 个工具，Bearer 令牌认证。
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:
CODA_API_TOKEN
步骤 1 — 获取凭证
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 ${CODA_API_TOKEN}.
Resource hierarchy: Doc → Section (Page) → Table → Row → Cell. Coda's twist: tables are first-class with structured columns and types; rows are addressable individually; columns can hold formulas.
Doc IDs look like dXXXXXXXXXX (10-char prefix d). Visible in the doc URL.
Table IDs look like grid-XXXXX. Discover via coda_list_tables(docId).
…(continued in the in-app connector instructions)
步骤 2 — 安装 adapter
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(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—Coda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 |
|---|---|
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 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?
