Google Workspace MCP Server

Co robi serwer MCP „Google Workspace”?

Google Workspace MCP Server to kompleksowy i wydajny serwer Model Context Protocol (MCP), zaprojektowany do płynnego łączenia asystentów AI oraz dużych modeli językowych z różnorodnymi usługami Google Workspace. Dzięki pełnemu wsparciu dla Kalendarza, Gmaila, Dokumentów, Arkuszy, Prezentacji, Chatu, Formularzy i Dysku, ten serwer MCP umożliwia programistom budowanie workflow, które mogą programowo pobierać, modyfikować i obsługiwać dane Google Workspace. Umożliwia takie zadania jak zapytania o wydarzenia z kalendarza, zarządzanie e-mailami, obsługa dokumentów, współpraca nad arkuszami oraz integracja z chatem i formularzami — wszystko poprzez ustandaryzowane narzędzia i zasoby MCP. Znacząco zwiększa to produktywność i możliwości automatyzacyjne aplikacji AI w firmach korzystających z Google Workspace.

Lista promptów

W plikach repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dostępnych materiałach repozytorium nie podano jawnej listy zasobów MCP.

Lista narzędzi

Na podstawie struktury folderów i opisu zakresu, Google Workspace MCP Server udostępnia najprawdopodobniej następujące narzędzia, odpowiadające poszczególnym produktom Google Workspace:

• gcalendar: Narzędzia do zarządzania i wyszukiwania wydarzeń Kalendarza Google, harmonogramów i przypomnień.
• gmail: Narzędzia do wysyłania, czytania i organizowania e-maili.
• gdocs: Narzędzia do tworzenia, edycji i pobierania dokumentów Google Docs.
• gsheets: Narzędzia do pracy z arkuszami kalkulacyjnymi, w tym odczytu i zapisu danych.
• gslides: Narzędzia do zarządzania prezentacjami Google Slides.
• gchat: Narzędzia do dostępu i wysyłania wiadomości w Google Chat.
• gforms: Narzędzia do obsługi Google Forms, np. pobierania odpowiedzi lub zarządzania formularzami.
• gdrive: Narzędzia do dostępu, przesyłania, pobierania oraz organizacji plików na Dysku Google.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Automatyczne planowanie spotkań: Integracja z Google Kalendarzem w celu wyszukiwania dostępnych terminów i planowania spotkań bezpośrednio z poziomu asystenta AI.
• Zarządzanie e-mailami: Wykorzystanie AI do automatycznego sortowania, odpowiadania lub podsumowywania wiadomości Gmail, redukując ręczną obsługę skrzynki.
• Wspólna edycja dokumentów: Umożliwienie podpowiedzi AI lub edycji w czasie rzeczywistym Dokumentów, Arkuszy czy Prezentacji w pracy zespołowej.
• Ekstrakcja i raportowanie danych: Automatyzacja odczytu, analizy i raportowania na podstawie danych z Arkuszy lub Formularzy dla celów BI.
• Ujednolicona automatyzacja Workspace: Automatyzowanie workflow obejmujących wiele usług Google Workspace, np. utworzenie spotkania, wysłanie zaproszeń i wygenerowanie dokumentu podsumowującego.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz npm/yarn.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj Google Workspace MCP Server pod mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "google-workspace": {
         "command": "npx",
         "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj połączenie z serwerem w interfejsie Windsurf.

Przykład z użyciem zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "google-workspace": {
      "command": "npx",
      "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "${GOOGLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze nie jest obecny.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP dla Claude.
3. Dodaj wpis Google Workspace MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "google-workspace": {
         "command": "npx",
         "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź uruchomienie serwera sprawdzając interfejs Claude.

Przykład z użyciem zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "google-workspace": {
      "command": "npx",
      "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "${GOOGLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cursor

1. Wymaganie wstępne: zainstaluj Node.js.
2. Edytuj plik konfiguracyjny MCP dla Cursor.
3. Dodaj poniższe pod mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "google-workspace": {
         "command": "npx",
         "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj integrację w interfejsie Cursor.

Przykład z użyciem zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "google-workspace": {
      "command": "npx",
      "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "${GOOGLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Cline

1. Zainstaluj Node.js jeśli nie jest jeszcze zainstalowany.
2. Otwórz (lub utwórz) plik konfiguracyjny MCP dla Cline.
3. Wstaw konfigurację Google Workspace MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "google-workspace": {
         "command": "npx",
         "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź działanie serwera w panelu Cline.

Przykład z użyciem zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "google-workspace": {
      "command": "npx",
      "args": ["@google-workspace/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "GOOGLE_API_KEY": "${GOOGLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Uwaga: Zabezpieczaj swoje klucze API, używając zmiennych środowiskowych jak wyżej. Nigdy nie zapisuj poufnych danych uwierzytelniających bezpośrednio w plikach konfiguracyjnych.

Jak używać tego MCP w flows

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "google-workspace": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby „google-workspace” zamienić na właściwą nazwę Twojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji, Google Workspace MCP Server oferuje szeroką integrację oraz komplet narzędzi, ale nie posiada publicznie udokumentowanych promptów, zasobów ani wsparcia sampling/roots. Instrukcja instalacji jest standardowa, a bezpieczeństwo API zostało uwzględnione. Ogólnie MCP wypada bardzo dobrze pod względem funkcjonalności i potencjału, choć dokumentacja mogłaby być pełniejsza.

Ocena MCP