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google_workspace_mcp MCP工具
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MCP工具

google_workspace_mcp MCP工具

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:google_workspace_mcp
⭐ 2.4k Stars 🍴 729 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
Google WorkspaceGmail自动化日历管理协作文档工作流自动化
✦ AI Skill Hub 推荐

google_workspace_mcp MCP工具 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。已获得 2.4k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

google_workspace_mcp MCP工具 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 google_workspace_mcp MCP工具,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。google_workspace_mcp MCP工具 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 google_workspace_mcp MCP工具 评为 AI 评分 8.2 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

google_workspace_mcp MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 2.4k
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
729

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

google_workspace_mcp MCP工具 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/taylorwilsdon/google_workspace_mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "google-workspace-mcp-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google_workspace_mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 google_workspace_mcp MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 google_workspace_mcp MCP工具 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "google_workspace_mcp_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "google_workspace_mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 55/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

secret, but Google still requires one server-side

export MCP_ENABLE_OAUTH21=true export GOOGLE_OAUTH_CLIENT_ID="..." export GOOGLE_OAUTH_CLIENT_SECRET="..."

2. Launch - OAuth 2.1 requires HTTP transport

uvx workspace-mcp --transport streamable-http --tool-tier core ```

</td> </tr> </table>

Tool tiers keep context windows lean: core is the essential set, extended adds management operations, complete loads everything. Combine with --tools <service> ..., --read-only, or per-service --permissions, and subtract individual tools with --disabled-tools <name> ... - details in the server modes docs.

Optional: install the bundled skill for better Workspace tool routing

ln -s "$(pwd)/skills/managing-google-workspace" ~/.claude/skills/managing-google-workspace ```

ChatGPT - connect via Developer Mode with the ChatGPT guide.

VS Code, LM Studio, Open WebUI, and everything else - any MCP client works over streamable HTTP (recommended) or stdio. Client-specific walkthroughs live in the guides and FAQ.

Deployment & Advanced Configuration

Everything you need to run this in production lives in two places. The documentation covers auth modes and server configuration:

The Advanced Deployment guide covers self-hosting specifics: reverse proxy setup with WORKSPACE_EXTERNAL_URL (including the nginx Origin: null consent workaround, the WORKSPACE_MCP_ALLOW_NULL_ORIGIN_CONSENT escape hatch, and the Referrer-Policy pitfall), origin validation and VS Code webview allowlisting, credential store backends (local directory or GCS with CMEK enforcement), and the complete environment variable reference. Optional per-download payload ceiling for container deployments: set WORKSPACE_MCP_MAX_FILE_BYTES to a positive byte count (e.g. 5242880 for 5 MiB) to reject Drive / Gmail / Chat / Google Docs downloads that would otherwise be fully buffered in-process. Unset or 0 leaves the total size uncapped; uncapped Drive transfers still use 256 KiB transport chunks instead of the Google client's 100 MiB default. This is a file-size limit, not a process-RSS limit: leave headroom for parsing, base64/JSON representation, and concurrent tool calls. Invalid or negative values fail server startup instead of silently disabling the limit. Downloads streamed directly to disk are not subject to this in-memory payload ceiling.

Advanced OAuth 2.1 deployments affected by concurrent client token refreshes can tune FastMCP's early-refresh threshold and client-facing access-token lifetime. See .env.oauth21 for the bounded settings, recommended values, and security tradeoffs. These settings reduce how often the race occurs; they do not add a grace period to FastMCP's one-time-use refresh-token rotation.

Quick Start

Set credentials → pick a launch command → connect your client. Full walkthrough with screenshots: workspacemcp.com/quick-start

You'll need an OAuth client from Google Cloud Console with the APIs enabled for the services you plan to use - the quick start guide walks through it in about five minutes.

Confidential Client

```bash

that contains the client id and secret (env vars take precedence).

export WORKSPACE_MCP_PORT=8000 export GOOGLE_OAUTH_REDIRECT_URI="http://localhost:${WORKSPACE_MCP_PORT}/oauth2callback" export OAUTHLIB_INSECURE_TRANSPORT=1

Alternatively, point GOOGLE_CLIENT_SECRET_PATH at a client_secret.json

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-11
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

Workspace MCP 是功能最完整的 MCP 服务器,唯一集成所有主要 Google Workspace 服务与 AI 助手和代理平台的解决方案。支持 CLI 使用,兼容本地和远程实例。该项目为开发者提供统一的接口,通过单一 MCP 服务器访问 Google 生态全套工具,大幅简化集成复杂度。

⚡ 功能介绍

支持 12 项 Google Workspace 服务:Gmail、Drive、Calendar、Docs、Sheets、Slides、Forms、Chat、Apps Script、Tasks、Contacts、Search。包含完整的邮件管理、文件操作(含分享和权限控制)、Office 文件和 PDF 处理、日历事件管理等高级功能。所有工具可通过 CLI 直接调用,支持 core、extended、complete 三个工具层级。

📋 环境依赖

需要 Python 3.10+ 和 uvx 工具。必须配置 Google Cloud Project 并获取 OAuth 2.0 凭证。OAuth 2.1 要求 HTTP 传输协议。可选安装 GCS 凭证存储后端依赖。推荐使用 streamable-http 传输方式启动服务。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

通过 uvx 快速启动无需安装:uvx workspace-mcp --transport streamable-http --tool-tier core。支持全局安装后直接使用 workspace-cli 命令。开发或服务器部署可选择源码安装。需先在 Google Cloud Console 创建项目、配置 OAuth 凭证(选择桌面应用或 Web 应用类型)。可选配置 Google Custom Search 引擎以启用网页搜索功能。

🚀 使用教程

快速开始:设置凭证 → 选择启动命令 → 连接客户端(如 Claude)。推荐通过 Connector 将 Claude 连接到本地或远程实例。使用 workspace-cli 调用工具示例:uv run workspace-cli call search_gmail_messages query="is:unread" max_results=5。支持通过 --url 参数指定远程端点,或设置 WORKSPACE_MCP_URL 环境变量。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

Google Cloud 配置:创建项目 → 生成 OAuth 凭证 → 选择应用类型(桌面或 Web)。HTTP 传输需设置 WORKSPACE_MCP_HTTP_PORT。支持配置允许的重定向 URI(WORKSPACE_MCP_ALLOWED_CLIENT_REDIRECT_URIS),支持通配符模式匹配。可选配置 GCS 后端存储凭证。Sidecar 仅在设置 HTTP_PORT 时启用,用于桥接本地 stdio 会话。

🔌 API 说明

通过 workspace-cli 调用工具,支持 key=value 参数传递。可配置 Claude Code CLI 的环回重定向 URI,支持 localhost 和 127.0.0.1 的临时端口。使用 FastMCP 匹配器语法,* 通配符可匹配任意端口或路径组件,*.example.com 匹配子域名。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-21

星标数量可观的成熟MCP工具,覆盖Google Workspace全景应用,API设计完善,代码维护活跃,是办公自动化领域的优质选择。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • Docker:google_workspace_mcp 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

❓ 常见问题 FAQ

需配置Google Cloud项目和相应API权限(Gmail、Calendar、Docs等)。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,google_workspace_mcp MCP工具 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 google_workspace_mcp MCP工具
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 google_workspace_mcp
原始描述 开源MCP工具:Control Gmail, Google Calendar, Docs, Sheets, Slides, Chat, Forms, Tasks, Search。⭐2.4k · Python
Topics Google WorkspaceGmail自动化日历管理协作文档工作流自动化
GitHub https://github.com/taylorwilsdon/google_workspace_mcp
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/taylorwilsdon/google_workspace_mcp 🌐 官方网站  https://workspacemcp.com

收录时间:2026-05-14 · 更新时间:2026-05-16 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。