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Calendly

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远程服务
pipeworx.io生产力05 天前更新

关于 Calendly

Calendly MCP Pack 将 Calendly API v2 的排期数据提供给 AI Agent 和日程管理应用,可查询用户、会议、参与者及可预约活动类型。

主要功能

  1. 01查询当前 Calendly 用户
  2. 02按条件列出已安排会议
  3. 03获取会议详情和参与者
  4. 04列出可预约活动类型

适用场景

  1. 01查看特定时间段的已预约会议
  2. 02检查会议参与者及其答复
  3. 03查找用户可预约的活动类型

MCP 相关

作为 MCP 服务,提供 Calendly 排期数据查询工具;可通过 Pipeworx 网关连接,也可作为本地 stdio MCP 服务运行。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://gateway.pipeworx.io/calendly/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

mcp-calendly

Calendly MCP 工具包 — 封装 Calendly API v2,用于获取日程安排数据。

这是 Pipeworx 的一部分 — 一个将 AI Agent 连接到 1875+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是一个独立的非官方集成,与上游提供方无关联、未获其认可,也不是由其发布。

工具

工具描述
current_user获取与所提供令牌对应的 Calendly 当前用户。返回用户 URI 和组织 URI — 请首先调用此工具,因为 list_scheduled_events 和 list_event_types 需要用户或组织 URI。
list_scheduled_events列出已安排的会议(事件)。需要用户 URI 或组织 URI(从 current_user 获取)。可按状态和时间范围筛选,也可分页。返回事件 URI/UUID、名称、开始/结束时间、状态和地点。
get_event根据 UUID 获取单个已安排的事件(即事件 URI 的最后一段路径)。返回完整事件详情,包括名称、时间、状态、地点和事件成员信息。
list_invitees根据事件 UUID 列出已安排事件的受邀者。返回受邀者姓名、电子邮件、状态(有效/已取消)、时区以及对预约问题的回答。
list_event_types列出可预约的事件类型(会议模板)。需要用户 URI 或组织 URI(从 current_user 获取)。返回事件类型 URI、名称、时长、预约 URL 和启用状态。

快速开始

将其添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等):

{
  "mcpServers": {
    "calendly": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/calendly/mcp"
    }
  }
}
此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/calendly/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具,以及 Pipeworx 共享元工具 — ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall 以及其余的 全网关工具。因此,你看到的工具数量会多于此表所列:目前,单个工具包端点会列出约 30 个共享工具,以及该工具包自身的工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围,并且是当天情况的权威答案。

这是有意为之,并非意外复用。元工具可以让限定范围的连接回答此工具包未涵盖的问题 — 通过 ask_pipeworx 跨整个目录进行路由 — 无需你再添加第二个 MCP 服务。目前无法在不包含这些元工具的情况下挂载工具包端点;如果额外的架构信息消耗的上下文超过了路由带来的价值,请连接一次完整网关,而不是连接多个工具包端点。

也可以连接到完整的 Pipeworx 网关,直接列出所有工具包的工具,而不仅仅是此工具包的工具:

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都连接到同一个网关和相同的 1875+ 个数据源。唯一的区别是哪些工具包的工具会被直接列出;无论连接哪个端点,ask_pipeworx 都能访问所有工具。

没有 MCP 客户端?通过 HTTP 调用

此工具包需要你自己的 API 密钥(_apiKey)— 我们不会代为提供,因此这里没有无需密钥即可运行的 curl 命令。查看任意工具:GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/calendly_current_user。查找工具:使用 {"query":"..."} 发送 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。

独立运行(无需网关账户)

此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行 — 无需 Pipeworx 账户,也无需往返网关:

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

也可以直接运行,以确认服务能够启动:

npx -y @pipeworx/mcp-calendly

它通过 stdin/stdout 使用 MCP,并对 initialize/tools/list/tools/call 作出响应,仅提供此工具包的工具 — 不包含上述网关连接所添加的共享元工具。代码相同、工具相同,但没有 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你可以用自然语言提问,而不是直接调用工具 — 在上面的工具包端点和完整网关上都可以使用:

ask_pipeworx({ question: "your question about Calendly data" })

网关会选择合适的工具并自动填入参数。

更多信息

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。