Google Workspace MCP Server

Google Workspace MCP Server làm gì?

Google Workspace MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) toàn diện, hiệu năng cao, được thiết kế để kết nối liền mạch các trợ lý AI và mô hình ngôn ngữ lớn với nhiều dịch vụ Google Workspace. Bằng cách hỗ trợ đầy đủ cho Calendar, Gmail, Docs, Sheets, Slides, Chat, Forms và Drive, máy chủ MCP này cho phép lập trình viên xây dựng quy trình có thể truy cập, chỉnh sửa và tương tác với dữ liệu Google Workspace một cách tự động. Nó hỗ trợ các tác vụ như truy vấn sự kiện lịch, quản lý email, xử lý tài liệu, cộng tác trên bảng tính, và tích hợp với chat cũng như forms, tất cả thông qua các công cụ và tài nguyên MCP tiêu chuẩn hóa. Điều này giúp tăng mạnh khả năng tự động hóa và nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng AI trong các tổ chức sử dụng Google Workspace.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được đề cập rõ ràng trong các tệp hoặc tài liệu của kho lưu trữ.

Danh sách Resource

Không có danh sách tài nguyên MCP cụ thể nào được nêu trong nội dung kho lưu trữ hiện có.

Danh sách Công cụ

Dựa theo cấu trúc thư mục và mô tả hỗ trợ, các công cụ sau đây khả năng được cung cấp bởi Google Workspace MCP Server, mỗi công cụ tương ứng với một sản phẩm của Google Workspace:

• gcalendar: Công cụ quản lý và truy vấn sự kiện, lịch trình, nhắc nhở Google Calendar.
• gmail: Công cụ gửi, đọc, tổ chức email.
• gdocs: Công cụ tạo, chỉnh sửa và lấy tài liệu Google Docs.
• gsheets: Công cụ thao tác với bảng tính, bao gồm đọc và ghi dữ liệu.
• gslides: Công cụ quản lý thuyết trình Google Slides.
• gchat: Công cụ truy cập và gửi tin nhắn trong Google Chat.
• gforms: Công cụ thao tác với Google Forms như lấy phản hồi hoặc quản lý biểu mẫu.
• gdrive: Công cụ truy cập, tải lên, tải xuống và tổ chức tệp trên Google Drive.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Tự động lên lịch họp: Tích hợp với Google Calendar để tìm khung giờ trống và lên lịch họp trực tiếp từ trợ lý AI.
• Quản lý email: Dùng AI tự động phân loại, trả lời hoặc tóm tắt email Gmail, giảm công việc thủ công.
• Chỉnh sửa tài liệu cộng tác: Cho phép AI đề xuất hoặc chỉnh sửa tài liệu Docs, Sheets, Slides theo thời gian thực cho các dự án nhóm.
• Trích xuất dữ liệu và báo cáo: Tự động đọc, phân tích và báo cáo từ dữ liệu Sheets hoặc Forms cho các tác vụ phân tích kinh doanh.
• Tự động hóa Workspace hợp nhất: Tự động hóa quy trình làm việc liên kết nhiều dịch vụ Google Workspace, như tạo cuộc họp, gửi lời mời và tạo tài liệu theo dõi.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và npm/yarn.
2. Mở tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: windsurf.config.json).
3. Thêm Google Workspace MCP Server dưới mục mcpServers:

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

4. Lưu tệp và khởi động lại Windsurf.
5. Xác nhận kết nối máy chủ trong giao diện Windsurf.

Ví dụ sử dụng biến môi trường:

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

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Xác định vị trí tệp cấu hình MCP của Claude.
3. Thêm mục Google Workspace MCP Server:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ đã hoạt động bằng cách kiểm tra giao diện Claude.

Ví dụ sử dụng biến môi trường:

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

Cursor

1. Điều kiện tiên quyết: Cài đặt Node.js.
2. Chỉnh sửa tệp cấu hình MCP của Cursor.
3. Thêm mục sau dưới mcpServers:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận tích hợp trong giao diện Cursor.

Ví dụ sử dụng biến môi trường:

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

Cline

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Mở (hoặc tạo) tệp cấu hình MCP của Cline.
3. Thêm cấu hình Google Workspace MCP Server:

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

4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác nhận máy chủ đang hoạt động trong bảng điều khiển của Cline.

Ví dụ sử dụng biến môi trường:

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

Lưu ý: Hãy bảo mật khóa API bằng cách sử dụng biến môi trường như hướng dẫn trên. Không bao giờ lưu thông tin nhạy cảm trực tiếp vào các tệp cấu hình.

Sử dụng MCP này trong quy trình Flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, hãy nhập chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay “google-workspace” bằng tên thực tế của MCP server và thay URL bằng đường dẫn MCP server của bạn.

Tổng quan

Dựa trên thông tin hiện có, Google Workspace MCP Server mang lại tích hợp mạnh mẽ và phạm vi công cụ rộng nhưng chưa có prompt, resource hay hỗ trợ sampling được công bố công khai. Hướng dẫn thiết lập tiêu chuẩn và bảo mật API được chú trọng. Tổng thể, MCP này đạt điểm cao về chức năng và tiềm năng, dù tài liệu một số phần có thể cải thiện thêm.

Điểm MCP