Calendly MCPサーバー統合

「Calendly」MCPサーバーは何をしますか？

Calendly MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとCalendlyのスケジューリングツール・サービスの橋渡し役を果たします。標準化されたMCPインターフェースを公開することで、AIエージェントや開発者がCalendlyの機能（イベントの閲覧・作成・管理など）に統一APIを通じてプログラム操作できるようになります。この統合は、開発者ワークフローを強化し、自動スケジューリングや予約管理、AI駆動アプリケーション内でのシームレスなカレンダーデータアクセスを実現します。Universal MCPフレームワーク上に構築されており、MCP仕様に準拠しているため、他のMCP準拠ツールやサービスとの互換性・相互運用性も確保されています。主な目的は、AIシステムが外部スケジューリング機能を効率的に活用し、会議調整やカレンダー管理をより簡単にすることです。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリ内で詳細や公開されたリソースはありません。

ツール一覧

リポジトリはsrc/universal_mcp_calendly/README.mdに利用可能ツールのリストへの参照がありますが、具体的なツール名や説明はルートのREADMEやファイルツリーには記載されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動スケジューリング： AIエージェントと連携し、ユーザーやチームの空き状況に基づいた自動会議設定を実現。手動での調整を削減します。
• 予約管理： AIアシスタントがCalendlyで予約の閲覧・作成・更新・キャンセルを行い、ビジネスや個人のワークフロー自動化を強化します。
• カレンダー同期： Calendlyと他のカレンダープラットフォーム間でイベントや会議を同期し、スケジュールを常に最新に保ちます。
• スマートリマインダー・通知： AIシステムによるイベント前のリマインダーや通知送信を可能とし、予定忘れを最小限に抑えます。
• ワークフロー統合： CalendlyのスケジューリングをCRMやプロジェクト管理ツールなどのビジネスロジックとAIトリガー・アクションで連携します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsとWindsurfがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクトにCalendly MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "calendly": {
         "command": "npx",
         "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. Calendly MCPサーバーが稼働しているか確認します。

APIキーの保護例:

{
  "mcpServers": {
    "calendly": {
      "command": "npx",
      "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"],
      "env": {
        "CALENDLY_API_KEY": "${CALENDLY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${CALENDLY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Claudeがインストール・設定されていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. Calendly MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "calendly": {
         "command": "npx",
         "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存し、Claudeを再起動してサーバーが利用可能か確認します。

APIキーの保護例:

{
  "mcpServers": {
    "calendly": {
      "command": "npx",
      "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"],
      "env": {
        "CALENDLY_API_KEY": "${CALENDLY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${CALENDLY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Node.jsとCursorをインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. 設定にCalendly MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "calendly": {
         "command": "npx",
         "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Calendly MCPサーバーがアクティブか確認します。

APIキーの保護例:

{
  "mcpServers": {
    "calendly": {
      "command": "npx",
      "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"],
      "env": {
        "CALENDLY_API_KEY": "${CALENDLY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${CALENDLY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cline

1. ClineとNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. Calendly MCPサーバー設定を挿入します:

   {
     "mcpServers": {
       "calendly": {
         "command": "npx",
         "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してClineを再起動し、サーバーステータスを確認します。

APIキーの保護例:

{
  "mcpServers": {
    "calendly": {
      "command": "npx",
      "args": ["@universal-mcp/calendly@latest"],
      "env": {
        "CALENDLY_API_KEY": "${CALENDLY_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${CALENDLY_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

このMCPをフロー内で使用する方法

FlowHuntでのMCP利用方法

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックし、設定パネルを開きます。system MCP設定セクションで、下記のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します:

{
  "calendly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能や能力にアクセスできます。“calendly"は実際のMCPサーバー名（例：“github-mcp” や “weather-api” など）に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

ドキュメントやリポジトリ情報によれば、このMCPは初期段階にあり、基本的なセットアップとセキュリティ手順のみ提供されています。対応ツールやリソース、プロンプト、MCPの高度な機能（RootsやSamplingなど）の公開情報はありません。

当社見解

このMCPサーバーは、Calendly連携のための最小限かつ公式なスキャフォールディングを提供し、明確なセットアップ手順とライセンスもあります。しかし、詳細な技術ドキュメントやツール・プロンプト・リソース一覧が不足しているため、開発者がすぐに活用できる実用性は現状限られています。

評価: 3/10

MCPスコア