Sonstige · Lokaler MCP-Server

Clockify Time Tracking

Clockify time-tracking MCP: 112 tools across 18 domains, read-only by default with opt-in writes.

Zur Website von Clockify Time Tracking

Was die MCP Registry angibt

Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.

Registry-Name
io.github.tracegazer/clockify-mcp
Version
0.3.2
Status
Aktiv
Kategorie
Sonstige
Transport
stdio (lokaler Prozess)
Paket
PyPI und OCI-Image (Docker)
Veröffentlicht
9. Juni 2026
Aktualisiert
9. Juni 2026
Herausgeber
tracegazer (GitHub) · 2 Server mit eigener Seite hier
Namensraum
Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/tracegazer) · So wird verifiziert
Website
github.com/tracegazer/clockify-mcp
Repository
github.com/tracegazer/clockify-mcp
Quelle
Eintrag in der Registry-API

Pakete

RegistryPaketVersionTransportUmgebungsvariablen
PyPILaufzeitumgebung: uvxclockify-mcp0.3.2stdioCLOCKIFY_API_KEY (erforderlich, geheim), CLOCKIFY_ACCESS_MODE und CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID
OCI-Image (Docker)ghcr.io/tracegazer/clockify-mcp:0.3.2-stdioCLOCKIFY_API_KEY (erforderlich, geheim), CLOCKIFY_ACCESS_MODE und CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID

So verbinden Sie Clockify Time Tracking

Clockify Time Tracking wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: clockify-mcp, Version 0.3.2. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx clockify-mcp. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: CLOCKIFY_API_KEY (erforderlich, geheim), CLOCKIFY_ACCESS_MODE und CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID; legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Clockify Time Tracking wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem Container-Image in einer OCI-Registry wie Docker Hub oder GitHub Container Registry: ghcr.io/tracegazer/clockify-mcp:0.3.2. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Docker oder eine andere OCI-Container-Laufzeitumgebung; gestartet wird mit docker run - der übliche Befehl lautet docker run -i --rm -e CLOCKIFY_API_KEY -e CLOCKIFY_ACCESS_MODE -e CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID ghcr.io/tracegazer/clockify-mcp:0.3.2. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: CLOCKIFY_API_KEY (erforderlich, geheim), CLOCKIFY_ACCESS_MODE und CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID; legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "clockify-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "clockify-mcp"
      ],
      "env": {
        "CLOCKIFY_API_KEY": "<geheim>",
        "CLOCKIFY_ACCESS_MODE": "<wert>",
        "CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID": "<wert>"
      }
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden

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