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MeetSync MCP Server

MeetSync MCP Server

本地服务
github.com/nicholasemccormick开发工具029 周前更新

关于 MeetSync MCP Server

MeetSync MCP Server 将 MeetSync 日历协商 API 暴露为 MCP 工具,适用于需要查找共同空档、协调提议和管理预订的 AI Agent,并使用 API 密钥认证。

主要功能

  1. 01管理参与者及其偏好
  2. 02查询个人和共同空档
  3. 03创建并跟踪会议提议
  4. 04确认、改期或取消预订
  5. 05使用 API 密钥认证

适用场景

  1. 01查找适合多位参与者的会议时段
  2. 02发送候选时段并收集参与者响应
  3. 03将已接受的提议转为预订
  4. 04改期或取消已有会议

MCP 相关

它通过 MCP 将 MeetSync 的全部 19 个 API 操作暴露为具名工具。MCP 客户端使用 API 密钥通过该服务调用 API。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"meetsync": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-meetsync"
],
"env": {
"MEETSYNC_API_URL": "<MEETSYNC_API_URL>",
"MEETSYNC_API_KEY": "<MEETSYNC_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y mcp-meetsync
需要配置的环境变量
MEETSYNC_API_URL
MEETSYNC_API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmmcp-meetsync

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

mcp-meetsync

用于 MeetSync 的 MCP 服务——一个专为 AI Agent 打造的日历协商 API。

将 MeetSync 的全部 19 个端点作为 MCP 工具开放,让任何兼容 MCP 的大模型都能自主查找可用时间、提出会议时间并确认预订,无需人工来回沟通。


安装

npm install -g mcp-meetsync

也可以通过 npx 直接运行:

npx mcp-meetsync

配置

服务会读取两个环境变量:

变量必需默认值说明
MEETSYNC_API_URL否http://localhost:3000MeetSync API 的基本 URL
MEETSYNC_API_KEY是—在 X-API-Key 请求头中发送的 API 密钥

将 .env.example 复制为 .env 并填写相应值,或者直接在 Claude 工具定义中传入这些值。


添加到 Claude

将以下代码片段粘贴到 Claude 桌面配置文件中(macOS 上的 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "meetsync": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-meetsync"],
      "env": {
        "MEETSYNC_API_URL": "https://api.yourmeetsync.com",
        "MEETSYNC_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

保存后,重启 Claude。19 个 MeetSync 工具将出现在 Claude 的工具列表中。


工具

MeetSync 的全部 19 个 operationId 均会作为工具开放。工具名称与 operationId 完全一致。

参与者(7 个工具)
工具使用场景
listParticipants浏览或搜索已注册的参与者
createParticipant注册新人,以便为其安排日程
getParticipant查询特定参与者的时区和服务提供方详情
updateParticipant修改参与者的姓名、电子邮件、时区或日历设置
deleteParticipant永久移除参与者(使用 force 执行级联操作)
getParticipantPreferences查看参与者的工作时间和日程安排限制
setParticipantPreferences定义或替换工作时间、不可安排时段和缓冲时间
可用时间(2 个工具)
工具使用场景
getParticipantAvailability查找单个参与者的空闲时段
findMutualAvailability查找所有参与者均可参加的评分时段
提议(5 个工具)
工具使用场景
listProposals浏览待处理或历史提议
createProposal提出候选时段并发送给参与者以达成共识
getProposal查看提议状态及参与者的回复情况
cancelProposal撤回待处理的提议
respondToProposal记录参与者的接受或拒绝
预订(5 个工具)
工具使用场景
listBookings查看已确认、已取消或已重新安排的会议
createBooking根据已接受的提议确认预订,或直接预订
getBooking获取特定会议的完整详情
rescheduleBooking将已确认的会议改到新的时间
cancelBooking永久取消会议

Agent 工作流示例

以下是 AI Agent 使用这些工具时会遵循的完整日程安排工作流:

1. createParticipant  ← register [email protected]
2. createParticipant  ← register [email protected]
3. setParticipantPreferences  ← Alice: Mon–Fri 09–17, 15 min buffer
4. setParticipantPreferences  ← Bob: Mon–Fri 10–18, no back-to-back
5. findMutualAvailability  ← find 60-min slots next week for [alice, bob]
   → returns top 5 scored slots
6. createProposal  ← "Budget Review" with top 3 slots, expires in 24h
   → proposal id: prop_abc123
7. respondToProposal  ← alice accepts, prefers slot 1
8. respondToProposal  ← bob accepts, prefers slot 1
   → proposal auto-transitions to "accepted", acceptedSlotId set
9. getProposal  ← confirm acceptedSlotId
10. createBooking  ← proposalId + slotId
    → booking confirmed, calendarEventIds written

开发

# Install dependencies
npm install

# Type-check without building
npm run typecheck

# Build to dist/
npm run build

# Run in dev mode (auto-reloads)
MEETSYNC_API_URL=http://localhost:3000 MEETSYNC_API_KEY=dev-key npm run dev

架构

src/
  index.ts          ← MCP Server, ListTools + CallTool handlers, stdio transport
  client.ts         ← Typed fetch wrapper: GET/POST/PUT/PATCH/DELETE + X-API-Key injection
  tools/
    participants.ts  ← 7 participant tools + handlers
    availability.ts  ← 2 availability tools + handlers
    proposals.ts     ← 5 proposal tools + handlers
    bookings.ts      ← 5 booking tools + handlers

每个工具文件都会导出:

  • 一个包含 name、description 和 inputSchema(严格的 JSON Schema)的 Tool[] 数组
  • 一个会通过 client 调用 MeetSync API 的异步函数 handle*Tool(name, args)

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

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。