Calendly MCP 服务器集成

“Calendly” MCP 服务器的作用是什么？

Calendly MCP（模型上下文协议）服务器充当 AI 助手与 Calendly 日程工具和服务之间的桥梁。它通过标准化 MCP 接口，让 AI 代理和开发者能够以编程方式通过统一的 API 访问 Calendly 的功能——如查看、创建或管理事件。本集成旨在提升开发者工作流，使其能够在 AI 驱动应用中自动化日程安排、预约管理，并无缝获取日历数据。该服务器基于 Universal MCP 框架，严格遵循 MCP 规范，确保与其他 MCP 兼容工具和服务的兼容性和互操作性。其主要目的是简化 AI 系统调用外部日程安排能力的方式，让会议协调和日历管理更加高效。

提示模板列表

仓库中未提及任何提示模板。

资源列表

仓库中未详细列出或公开任何资源。

工具列表

仓库在src/universal_mcp_calendly/README.md 中引用了可用工具列表，但具体工具并未在主 README 或可见文件树中列出或描述。

此 MCP 服务器的应用场景

• 自动化日程安排： 与 AI 代理集成，基于用户或团队的可用时间自动安排会议，减少手动协调。
• 预约管理： 让 AI 助手能够在 Calendly 中查看、创建、更新或取消预约，提升企业与个人的工作流自动化水平。
• 日历同步： 实现 Calendly 与其他日历平台的事件和会议同步，保持日程最新。
• 智能提醒与通知： 允许 AI 系统为即将到来的事件发送提醒或通知，减少错过预约的风险。
• 工作流集成： 通过 AI 驱动的触发与动作，将 Calendly 日程安排与更广泛的业务逻辑（如 CRM 或项目管理工具）连接起来。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 与 Windsurf。
2. 打开 Windsurf 配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Calendly MCP 服务器：

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

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证 Calendly MCP 服务器是否运行。

API 密钥安全设置：

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

Claude

1. 确保已安装并配置好 Claude。
2. 打开 Claude 配置文件。
3. 添加 Calendly MCP 服务器：

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

4. 保存并重启 Claude，验证服务器可用性。

API 密钥安全设置：

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

Cursor

1. 安装 Node.js 和 Cursor。
2. 打开 Cursor 配置文件。
3. 在配置中添加 Calendly MCP 服务器：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 确认 Calendly MCP 服务器已激活。

API 密钥安全设置：

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

Cline

1. 确保已安装 Cline 和 Node.js。
2. 编辑 Cline 配置文件。
3. 插入 Calendly MCP 服务器配置：

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

4. 保存、重启 Cline，并检查服务器状态。

API 密钥安全设置：

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

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先将 MCP 组件添加到流程，并连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具访问此 MCP 的所有功能和能力。请记得将 “calendly” 替换为您实际的 MCP 服务器名称（如 “github-mcp”、“weather-api” 等），并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

根据现有文档和仓库信息，此 MCP 处于早期阶段。它提供了基本的搭建与安全说明，但未公开支持的工具、资源、提示模板及高级 MCP 特性（如 Roots 或采样）的详细信息。

我们的看法

该 MCP 服务器为 Calendly 集成提供了一个最小但官方的 MCP 框架，说明与许可清晰。然而，因缺乏详细技术文档及工具、提示、资源列表，对于希望开箱即用的开发者来说，其实际用途目前较为有限。

评分：3/10

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