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Clockify Time Tracking

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

Visitar el sitio web de Clockify Time Tracking

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.tracegazer/clockify-mcp
Versión
0.3.2
Estado
Activo
Categoría
otros
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI y Imagen OCI (Docker)
Publicado
9 de junio de 2026
Actualizado
9 de junio de 2026
Editor
tracegazer (GitHub) · 2 servidores con página aquí
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/tracegazer) · cómo
Sitio web
github.com/tracegazer/clockify-mcp
Repositorio
github.com/tracegazer/clockify-mcp
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIentorno de ejecución: uvxclockify-mcp0.3.2stdioCLOCKIFY_API_KEY (obligatorio, secreto), CLOCKIFY_ACCESS_MODE y CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID
Imagen OCI (Docker)ghcr.io/tracegazer/clockify-mcp:0.3.2-stdioCLOCKIFY_API_KEY (obligatorio, secreto), CLOCKIFY_ACCESS_MODE y CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID

Cómo conectar Clockify Time Tracking

Clockify Time Tracking se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: clockify-mcp, versión 0.3.2. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx clockify-mcp. Lee estas variables de entorno: CLOCKIFY_API_KEY (obligatorio, secreto), CLOCKIFY_ACCESS_MODE y CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID; hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

Clockify Time Tracking se ejecuta en local a partir de una imagen de contenedor en un registro OCI como Docker Hub o GitHub Container Registry: ghcr.io/tracegazer/clockify-mcp:0.3.2. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Docker u otro entorno de ejecución de contenedores OCI; se inicia con docker run - el comando habitual es 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. Lee estas variables de entorno: CLOCKIFY_API_KEY (obligatorio, secreto), CLOCKIFY_ACCESS_MODE y CLOCKIFY_DEFAULT_WORKSPACE_ID; hay que definirlas en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

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

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

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