Calendly MCP Sunucu Entegrasyonu

“Calendly” MCP Sunucusu ne yapar?

Calendly MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, AI asistanları ile Calendly’nin zamanlama araçları ve servisleri arasında bir köprü görevi görür. Standartlaştırılmış bir MCP arayüzü sunarak, AI ajanları ve geliştiricilerin Calendly fonksiyonlarına — etkinlikleri görüntüleme, oluşturma veya yönetme gibi — birleşik bir API üzerinden programatik olarak erişmesini sağlar. Bu entegrasyon, geliştirici iş akışlarını geliştirerek otomatik zamanlama, randevu yönetimi ve takvim verilerine doğrudan AI tabanlı uygulamalardan sorunsuz erişim imkanı sunar. Universal MCP framework’ü üzerine inşa edilen sunucu, MCP spesifikasyonunu takip eder ve diğer MCP uyumlu araç ve servislerle uyumluluk sağlar. Temel amacı, AI sistemlerinin harici zamanlama yeteneklerinden kolayca yararlanmasını ve toplantıların daha verimli koordine edilmesini sağlamaktır.

Prompt Listesi

Depoda herhangi bir prompt şablonundan bahsedilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depoda herhangi bir kaynak detaylandırılmamış veya sunulmamıştır.

Araç Listesi

Depoda, mevcut araçların listesinin src/universal_mcp_calendly/README.md dosyasında referans verildiği belirtiliyor, ancak kök README veya görünen dosya ağacında bu araçlar listelenmemiş veya açıklanmamıştır.

Bu MCP Sunucunun Kullanım Alanları

• Otomatik Zamanlama: Kullanıcı veya ekip uygunluğuna göre toplantıları otomatik olarak planlamak için AI ajanları ile entegre edin, manuel koordinasyonu azaltın.
• Randevu Yönetimi: AI asistanlarının Calendly üzerinde randevu görüntülemesini, oluşturmasını, güncellemesini veya iptal etmesini sağlayarak iş ve bireysel iş akışlarında otomasyonu hızlandırın.
• Takvim Senkronizasyonu: Calendly ile diğer takvim platformları arasında etkinlik ve toplantı senkronizasyonu sağlayarak güncel programları muhafaza edin.
• Akıllı Hatırlatıcılar ve Bildirimler: AI sistemlerinin yaklaşan etkinlikler için hatırlatıcı veya bildirim göndermesini sağlayarak kaçırılan randevuları en aza indirin.
• İş Akışı Entegrasyonu: Calendly zamanlamasını, AI destekli tetikleyiciler ve eylemlerle CRM veya proje yönetim araçları gibi daha geniş iş mantığıyla birleştirin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve Windsurf’ün kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers nesnesine Calendly MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Calendly MCP Sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama:

{
  "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’un kurulu ve yapılandırılmış olduğundan emin olun.
2. Claude yapılandırma dosyasını açın.
3. Calendly MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Kaydedin, Claude’u yeniden başlatın ve sunucunun erişilebilir olduğundan emin olun.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama:

{
  "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 ve Cursor’u kurun.
2. Cursor yapılandırma dosyasını açın.
3. Yapılandırmaya Calendly MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Calendly MCP Sunucusunun aktif olduğundan emin olun.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama:

{
  "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 ve Node.js’in kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Calendly MCP Sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Kaydedin, Cline’ı yeniden başlatın ve sunucu durumunu kontrol edin.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama:

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

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için ilk olarak MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu detaylarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırdıktan sonra AI ajanı, bu MCP’yi bir araç olarak tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “calendly” ismini kendi MCP sunucunuzun adıyla (örn. “github-mcp”, “weather-api” vb.) ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut dokümantasyon ve depodaki bilgilere göre, bu MCP erken aşamadadır. Temel kurulum ve güvenlik talimatları sunulmuş, ancak desteklenen araçlar, kaynaklar, promptlar ve Gelişmiş MCP özellikleri (Roots veya Sampling gibi) hakkında kamusal detaylar yoktur.

Bizim görüşümüz

Bu MCP sunucusu, MCP üzerinden Calendly entegrasyonu için minimal ama resmi bir iskelet sunmakta ve net kurulum ile lisans bilgisi sağlamaktadır. Ancak, ayrıntılı teknik dokümantasyon ve araçlar, promptlar ve kaynaklar eksikliği nedeniyle, kutudan çıkar çıkmaz işlevsellik arayan geliştiriciler için pratik kullanımı şu anda sınırlı.

Puan: 3/10

MCP Puanı