Google Calendar MCP Server について
Google Calendar MCP Serverは、設定したGoogle CalendarをMCPクライアントから検索できるサーバーです。Google OAuth認証を使い、MCP対応アシスタントで予定を調べたいユーザー向けです。
主な機能
- 01カレンダー内容の検索
- 02複数のカレンダー ID の設定
- 03Google OAuth 認証
活用シーン
- 01指定日の予定を検索
- 02設定した複数カレンダーの予定を確認
MCP 対応
stdio経由でGoogle Calendarの検索機能をMCPクライアントに提供します。利用にはGoogle OAuthの認証情報とカレンダー IDの設定が必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Google Calendar MCP サーバー
このドキュメントでは、Google Calendar API を使用してカレンダーの内容を検索する MCP サーバーを利用するための環境設定手順を説明します。
前提条件
- uv がインストールされている必要があります。
- Google アカウント。
手順
1. Google Cloud プロジェクトを作成する
Google Cloud Console または以下のリンクから Google Calendar API を有効にします。
2. OAuth 2.0 同意画面を設定する
Google Cloud Console のメニュー、または以下のリンクからブランディングページに移動します。
- アプリケーション名を設定します。
- ユーザーサポートのメールアドレスを設定します。
- 開発者の連絡先情報を設定します。
3. デスクトップアプリケーションの認証情報を設定する
Google Cloud Console のメニュー、または以下のリンクからクライアントページに移動します。
- 認証情報を作成をクリックします。
- アプリケーションの種類でデスクトップアプリをクリックします。
- 名前欄に認証情報の名前を入力します。
- 作成をクリックします。
- ダウンロードした JSON ファイルを
credentials.jsonとして保存し、作業ディレクトリに移動します。
4. Python 環境を設定する
仮想環境を作成する
-
ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。
-
プロジェクトディレクトリに移動します。
-
仮想環境を設定し、必要なライブラリをダウンロードします。
uv sync
token.json を生成する
-
以下のコマンドを実行して
token.jsonファイルを生成します。uv run generate_token.py -
Google アカウントへのアクセス許可を求めるブラウザーが開きます。許可を付与します。
-
認証が完了すると、プロジェクトディレクトリに
token.jsonファイルが作成されます。
5. calendar_settings.json を設定する
- プロジェクトディレクトリにある
calendar_settings.json.sampleファイルを編集します。
たとえば、以下のように設定します。
{
"calendar_ids": {
"primary": "primary",
"work": "example_work_schedule_id"
}
}
primary:Google アカウントのメインカレンダーの ID(通常は「primary」)。work:仕事用カレンダーの ID。
必要なカレンダー ID を設定し、ファイル名を calendar_settings.json に変更して保存します。
6. MCP を設定する
-
プロジェクトディレクトリ内の
.vscodeディレクトリに移動し、mcp.json.sampleファイルを編集します。 -
mcp.json.sampleファイルを以下のように編集します。{ "servers": { "google-calendar-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "/home/<username>/<dir>/.venv/bin/python", "args": [ "/home/<username>/<dir>/google_calendar_mcp_server.py" ] } } }<username>を自分のユーザー名に置き換えます。<dir>をプロジェクトディレクトリ名に置き換えます。
たとえば、ユーザー名が
tatsuyaで、プロジェクトディレクトリ名がgoogle-calendar-mcp-serverの場合、設定は以下のようになります。{ "servers": { "google-calendar-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "/home/tatsuya/google-calendar-mcp-server/.venv/bin/python", "args": [ "/home/tatsuya/google-calendar-mcp-server/google_calendar_mcp_server.py" ] } } } -
編集後、ファイル名を
mcp.jsonに変更して保存します。
7. エージェントモードを設定する
以下の手順に従って、Visual Studio Code の GitHub Copilot Chat でエージェントモードを設定します。
- Visual Studio Code を開き、拡張機能ビューに移動します。
- 「GitHub Copilot Chat」拡張機能を検索してインストールします。
- インストールすると、サイドバーに「Copilot Chat」アイコンが表示されます。クリックして Copilot Chat パネルを開きます。
- Copilot Chat パネル上部の歯車アイコンをクリックして設定を開きます。
- 設定で「エージェントモード」を有効にします。
8. MCP を使用する
- Copilot Chat パネルを開きます。
- たとえば、「4月8日の予定を一覧表示してください」のような内容を入力してチャットします。
- ツールの実行確認が表示されるので、続行ボタンをクリックして実行します。
- 初回使用時は、Google アカウントへのアクセス許可を求めるブラウザーが開きます。許可を付与します。
- 結果が表示されます。
トラブルシューティング
- エラーが発生した場合:エラーメッセージを確認し、必要に応じて依存関係を再インストールするか、Google Cloud Console の設定を確認してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。