Calendly MCP-serverintegrasjon

Hva gjør “Calendly” MCP-serveren?

Calendly MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Calendlys planleggingsverktøy og -tjenester. Ved å eksponere et standardisert MCP-grensesnitt, lar den AI-agenter og utviklere programmessig samhandle med Calendlys funksjonalitet—som å vise, opprette eller administrere hendelser—via et samlet API. Denne integrasjonen er laget for å forbedre utvikleres arbeidsflyt ved å muliggjøre automatisert planlegging, avtalehåndtering og sømløs tilgang til kalenderdata direkte fra AI-drevne applikasjoner. Basert på Universal MCP-rammeverket følger serveren MCP-spesifikasjonen, som sikrer kompatibilitet og samhandling med andre MCP-kompatible verktøy og tjenester. Hovedformålet er å effektivisere hvordan AI-systemer bruker eksterne planleggingsfunksjoner, slik at det blir enklere å koordinere møter og håndtere kalendere effektivt.

Liste over prompts

Ingen promptmaler er nevnt i repositoriet.

Liste over ressurser

Ingen ressurser er beskrevet eller eksponert i repositoriet.

Liste over verktøy

Repositoriet refererer til en liste over tilgjengelige verktøy i src/universal_mcp_calendly/README.md, men de spesifikke verktøyene er verken listet eller beskrevet i README-filen eller synlige i filstrukturen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert planlegging: Integrer med AI-agenter for automatisk å planlegge møter basert på bruker- eller teamtilgjengelighet, og reduser manuell koordinering.
• Avtalehåndtering: La AI-assistenter vise, opprette, oppdatere eller kansellere avtaler i Calendly, og strømlinjeform automatisering av arbeidsflyt for bedrifter og enkeltpersoner.
• Kalendersynkronisering: Legg til rette for synkronisering av hendelser og møter mellom Calendly og andre kalenderplattformer for å holde timeplanene oppdatert.
• Smarte påminnelser og varsler: Tillat AI-systemer å sende påminnelser eller varsler om kommende hendelser, og minimer glemte avtaler.
• Arbeidsflytintegrasjon: Koble Calendly-planlegging med bredere forretningslogikk, som CRM- eller prosjektstyringsverktøy, via AI-drevne utløsere og handlinger.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf installert.
2. Åpne Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Calendly MCP-serveren i mcpServers-objektet:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at Calendly MCP-serveren kjører.

Sikre API-nøkler:

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

Claude

1. Sørg for at Claude er installert og konfigurert.
2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til Calendly MCP-serveren:

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

4. Lagre, start Claude på nytt, og kontroller at serveren er tilgjengelig.

Sikre API-nøkler:

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

Cursor

1. Installer Node.js og Cursor.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Legg til Calendly MCP-serveren i konfigurasjonen:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Bekreft at Calendly MCP-serveren er aktiv.

Sikre API-nøkler:

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

Cline

1. Sørg for at Cline og Node.js er installert.
2. Rediger Clines konfigurasjonsfil.
3. Sett inn Calendly MCP-serverkonfigurasjonen:

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

4. Lagre, start Cline på nytt, og sjekk serverstatusen.

Sikre API-nøkler:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, begynner du med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapasiteter. Husk å endre “calendly” til navnet på MCP-serveren din (f.eks. “github-mcp”, “weather-api”, osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og informasjon i repositoriet, er denne MCP-en på et tidlig stadium. Den tilbyr grunnleggende oppsett- og sikkerhetsinstruksjoner, men mangler offentlige detaljer om støttede verktøy, ressurser, prompts og avanserte MCP-funksjoner som Roots eller Sampling.

Vår vurdering

Denne MCP-serveren gir et minimalt men offisielt grunnlag for Calendly-integrasjon via MCP, med tydelige instruksjoner og lisens. Imidlertid, på grunn av mangel på detaljert teknisk dokumentasjon og manglende lister over verktøy, prompts og ressurser, er den praktiske nytteverdien foreløpig begrenset for utviklere som søker ferdige funksjoner.

Vurdering: 3/10

MCP-score