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Google Calendar MCP Server

Google Calendar MCP Server

本地服务
github.com/101ta28生产力081 周前更新

关于 Google Calendar MCP Server

Google Calendar MCP Server 让 MCP 客户端搜索已配置的 Google Calendar 日历,适合通过兼容 MCP 的助手查询日程,并使用 Google OAuth 授权。

主要功能

  1. 01搜索日历内容
  2. 02配置多个日历 ID
  3. 03通过 Google OAuth 授权

适用场景

  1. 01查找指定日期的日程
  2. 02查询多个已配置日历的活动

MCP 相关

通过 stdio 向 MCP 客户端提供 Google Calendar 搜索功能。访问需要 Google OAuth 凭据及已配置的日历 ID。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Google Calendar MCP 服务

日本語のREADMEはこちら

本文档介绍如何设置环境,以便使用 Google Calendar API 搜索日历内容,并将其用作 MCP 服务。

前提条件

  • 必须安装 uv。
  • Google 账号。

步骤

1. 创建 Google Cloud 项目

在 Google Cloud Console 中启用 Google Calendar API,或通过以下链接启用。

启用 API

2. 设置 OAuth 2.0 同意屏幕

在 Google Cloud Console 菜单中打开品牌信息页面,或通过以下链接打开。

品牌信息

  1. 设置应用名称。
  2. 设置用户支持邮箱。
  3. 设置开发者联系信息。
3. 设置桌面应用凭据

在 Google Cloud Console 菜单中打开客户端页面,或通过以下链接打开。

客户端

  1. 点击 Create Credentials。
  2. 在 Application type 下点击 Desktop app。
  3. 在 Name 字段中输入凭据名称。
  4. 点击 Create。
  5. 将下载的 JSON 文件保存为 credentials.json,并将文件移至工作目录。
4. 设置 Python 环境
创建虚拟环境
  1. 打开终端或命令提示符。

  2. 切换到项目目录。

  3. 设置虚拟环境并下载所需的库。

    uv sync
    
生成 token.json
  1. 运行以下命令以生成 token.json 文件:

    uv run generate_token.py
    
  2. 浏览器将打开并请求访问 Google 账号的权限。请授予权限。

  3. 完成身份验证后,token.json 文件将在项目目录中创建。

5. 配置 calendar_settings.json
  1. 编辑项目目录中的 calendar_settings.json.sample 文件。

例如,可按如下方式配置:

{
  "calendar_ids": {
    "primary": "primary",
    "work": "example_work_schedule_id"
  }
}
  • primary:Google 账号主日历的 ID(通常为 "primary")。
  • work:工作日历的 ID。

设置所需的日历 ID,然后将文件重命名为 calendar_settings.json 并保存。

6. 配置 MCP
  1. 切换到项目目录中的 .vscode 目录,并编辑 mcp.json.sample 文件。

  2. 按如下方式编辑 mcp.json.sample 文件:

    {
      "servers": {
        "google-calendar-mcp-server": {
          "type": "stdio",
          "command": "/home/<username>/<dir>/.venv/bin/python",
          "args": [
            "/home/<username>/<dir>/google_calendar_mcp_server.py"
          ]
        }
      }
    }
    
    • 将 <username> 替换为你的用户名。
    • 将 <dir> 替换为你的项目目录名称。

    例如,如果你的用户名是 tatsuya,项目目录名称是 google-calendar-mcp-server,则配置如下:

    {
      "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"
          ]
        }
      }
    }
    
  3. 编辑完成后,将文件重命名为 mcp.json 并保存。

7. 配置 Agent 模式

按照以下步骤为 Visual Studio Code 中的 GitHub Copilot Chat 设置 Agent 模式。

  1. 打开 Visual Studio Code,然后切换到扩展视图。
  2. 搜索并安装 "GitHub Copilot Chat" 扩展。
  3. 安装完成后,侧边栏中会显示 "Copilot Chat" 图标。点击该图标以打开 Copilot Chat 面板。
  4. 点击 Copilot Chat 面板顶部的齿轮图标以打开设置。
  5. 在设置中启用 "Agent Mode"。
8. 使用 MCP
  1. 打开 Copilot Chat 面板。
  2. 例如,输入类似 "List the events for April 8th." 的聊天内容。
  3. 系统将显示工具执行确认,点击 Continue 按钮以执行。
  4. 首次使用时,浏览器将打开并请求访问 Google 账号的权限。请授予权限。
  5. 系统将显示结果。
故障排除
  • 如果发生错误:检查错误消息;必要时,重新安装依赖项或检查 Google Cloud Console 中的设置。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。