Google Sheets MCP 服务器

AI Google Sheets Automation MCP Server

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FlowHunt在您的内部系统和AI工具之间提供额外的安全层,让您能够精细控制从MCP服务器可访问哪些工具。托管在我们基础设施中的MCP服务器可以与FlowHunt的聊天机器人以及ChatGPT、Claude和各种AI编辑器等热门AI平台无缝集成。

“Google Sheets” MCP 服务器有什么作用?

Google Sheets MCP(Model Context Protocol)服务器是一个基于 TypeScript 的工具,使 AI 助手能够通过类型化、规范的工具安全地与 Google Sheets 交互。它作为 AI 代理与 Google Sheets/Drive API 之间的桥梁,支持强大的自动化和数据处理流程。该服务器支持 OAuth2 和服务账号两种认证方式,适用于不同安全要求。它的主要任务是让开发者和 AI 工作流能够以编程方式、安全地执行诸如创建表格、读写单元格数据、管理工作表和标签、共享文档等操作。这种集成能够直接在 Google Sheets 内实现数据库式查询、协作编辑和工作流自动化,极大提升生产力和 AI 驱动的开发效率。

提示词列表

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资源列表

仓库中没有明确记录资源。

工具列表

  • create
    创建新电子表格,并可选移动到指定的 Drive 文件夹。
  • listSheets
    列出指定电子表格的所有工作表标签。
  • renameSheet
    重命名已有工作表标签。
  • createSheet
    向电子表格添加新工作表标签。
  • spreadsheetInfo
    获取电子表格的元数据(标题、工作表 ID、网格属性等)。
  • listSpreadsheets
    列出你配置的 Drive 文件夹或 My Drive 下的所有电子表格。
  • shareSpreadsheet
    将电子表格共享给用户(阅读者/评论者/编辑者),并发送通知。
  • sheetData
    读取工作表及指定范围(或整个表)的单元格数据。
  • updateCells
    将二维数组数据写入 A1 风格的范围内。
  • batchUpdate
    在一次请求中应用多个范围的批量更新。
  • addRows / addColumns
    在指定索引插入行或列。
  • copySheet
    在不同电子表格间复制工作表标签,并可选择重命名。

典型用例

  • 自动化电子表格创建与管理
    无缝创建新表格、添加或重命名工作表/标签,并通过自动化流程在 Google Drive 内组织文件。
  • 数据提取与更新
    从 Google Sheets 批量读取/写入数据,适合 ETL 流程、报表和看板自动化。
  • 协作访问与共享
    以编程方式共享电子表格、设置权限,便于团队协作及自动通知。
  • 批量操作与数据处理
    高效批量更新、插入多行/多列,对大型表格快速变更,节省重复性任务时间。
  • 工作表复制与整理
    在表格间复制工作表,支持模版、备份和团队间的规模化组织。

如何配置

Windsurf

  1. 确保已安装 Bun(v1.0+),并准备好 Google Cloud 凭证(OAuth2 或服务账号)。
  2. 克隆代码仓库并安装依赖:
    git clone https://github.com/rohans2/mcp-google-sheets.git
    cd mcp-google-sheets
    bun install
  3. 按如下所示配置环境变量。
  4. 在 Windsurf 配置文件中,使用 JSON 片段添加 MCP 服务器。
  5. 保存配置并重启 Windsurf。

示例 JSON 配置:

{
  "mcpServers": {
    "google-sheets": {
      "command": "bun",
      "args": ["index.ts"]
    }
  }
}

通过环境变量保护 API 密钥:

{
  "command": "bun",
  "args": ["index.ts"],
  "env": {
    "CREDENTIALS_CONFIG": "BASE64_ENCODED_CONFIG",
    "EMAIL_ID": "your-email@example.com"
  }
}

Claude

  1. 安装所需组件并克隆代码仓库。
  2. 设置 Google Cloud 身份验证和环境变量。
  3. 找到并编辑 Claude 的 MCP 配置文件。
  4. 使用配置片段添加 Google Sheets MCP 服务器。
  5. 重启 Claude 并验证连接。

示例 JSON 配置:

{
  "mcpServers": {
    "google-sheets": {
      "command": "bun",
      "args": ["index.ts"]
    }
  }
}

Cursor

  1. 确保已安装 Bun 并配置好凭证。
  2. 下载并设置代码仓库。
  3. 编辑 Cursor 的 MCP 配置文件。
  4. 包含 Google Sheets MCP 服务器条目。
  5. 保存更改并重启 Cursor 激活服务器。

示例 JSON 配置:

{
  "mcpServers": {
    "google-sheets": {
      "command": "bun",
      "args": ["index.ts"]
    }
  }
}

Cline

  1. 安装 Bun 并设置 Google Cloud 项目凭证。
  2. 克隆代码仓库并安装所有依赖。
  3. 访问并编辑 Cline 的 MCP 服务器配置。
  4. 使用 JSON 格式注册 Google Sheets MCP 服务器。
  5. 重启 Cline 以应用设置。

示例 JSON 配置:

{
  "mcpServers": {
    "google-sheets": {
      "command": "bun",
      "args": ["index.ts"]
    }
  }
}

通过环境变量保护 API 密钥:

{
  "command": "bun",
  "args": ["index.ts"],
  "env": {
    "CREDENTIALS_CONFIG": "BASE64_ENCODED_CONFIG",
    "EMAIL_ID": "your-email@example.com"
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器,首先将 MCP 组件添加到流程中,并连接你的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 代理即可作为工具调用该 MCP 的所有功能。请确保将 “google-sheets” 替换为你实际 MCP 服务器的名称,并将 URL 换为自己的 MCP 服务器地址。


概览

部分是否支持备注说明
概览
提示词列表未记录提示词模版。
资源列表未明确记录 MCP 资源。
工具列表共 13 个工具,涵盖 create 到 copySheet。
API 密钥安全提供 .env 和 JSON 示例。
采样支持(评估时可忽略)未提及。

我们的看法

本 MCP 服务器在配置文档方面表现优秀,工具集丰富,适合 Google Sheets 自动化。但目前未包含明确的 MCP 提示词或资源说明,也未提及采样或根节点支持。它在工具覆盖和安全指引方面表现突出,若能补充提示词/资源文档及采样/根支持说明会更完善。

MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (MIT)
至少有一个工具
Fork 数量1
Star 数量8

常见问题

用 FlowHunt 简化 Google Sheets 自动化

利用 AI 驱动的表格管理能力——直接从 FlowHunt 自动化创建、共享和数据工作流。

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