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在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用，一键添加 Matrix42，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
Matrix42 Enterprise Service Management：使用 Matrix42 的 fragment query API 查询任何配置项、事件、服务请求、资产或用户。针对您自己的实例，使用由 API token 生成的 Bearer token。
试试这样问
Matrix42 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 → Matrix42、粘贴凭证、生成 MCP API key — 完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
Matrix42 + Gemini
Matrix42 Enterprise Service Management：使用 Matrix42 的 fragment query API 查询任何配置项、事件、服务请求、资产或用户。针对您自己的实例，使用由 API token 生成的 Bearer token。
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:
MATRIX42_URL, MATRIX42_API_TOKEN
步骤 1 — 获取凭证
Setup
- In Matrix42 open Administration → Integration → API Tokens and create a token for a service account with the roles the agent needs. Matrix42 applies role-based access on top of the API, so a restricted account sees fewer fragments.
- Set
MATRIX42_URLto your instance root (e.g.https://esm.example.com/M42Services, no trailing slash) andMATRIX42_API_TOKENto the token.
…(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—Matrix42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 |
|---|---|
matrix42_query_fragments | Query any Matrix42 fragment by name with a column list and a SQL-flavoured where clause |
matrix42_get_fragment_schema | Read the column definitions of one fragment: the real column names, their types and their relations |
matrix42_query_incidents | Query incidents with a where clause over the incident fragment: state, priority, category, reported date and the affected user |
matrix42_query_service_requests | Query service requests with a where clause: their state, requested service, requester and fulfilment dates |
matrix42_query_assets | Query the asset base: hardware and software configuration items with their name, type, serial number, status and assigned user |
matrix42_query_users | Query the user base with their display name, e-mail, department and location |
matrix42_get_object | Read one configuration item by its object id, returning the named fragments attached to it |
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。
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