把 AI agent 接入 Google Workspace——Gmail、Drive、日历、Sheets 等。
这 10 个Google 服务的 MCP 工具里，首选 google_workspace_mcp（安全扫描评级 SAFE，★ 3.4k）。 Control Gmail, Google Calendar, Docs, Sheets, Slides, Chat, Forms, Tasks, Search & Drive with AI - Comprehensive Google Workspace MCP Server
Google 服务的 MCP 工具是一类专注于帮助开发者和团队解决 Google 服务的 MCP 工具 相关任务的 AI 驱动软件。这些工具通常以开源形式发布在 GitHub 上，支持通过 MCP（Model Context Protocol）、Claude Skills 或独立 Agent 框架集成到现有工作流中。在 Agent Skills Hub 上，我们收录了 10 个经过质量评分的 Google 服务的 MCP 工具，覆盖Python、TypeScript、Go等主流编程语言。
在 2026 年，AI Agent 生态系统正在快速成熟。Google 服务的 MCP 工具能够显著提升开发效率：自动化重复任务、减少人为错误、并提供智能建议。排名前三的工具——google_workspace_mcp、backlot、modular-context-obsidian-plugin——平均获得了 575 个 GitHub Star，体现了开发者社区的高度认可。其中 9 个工具提供了明确的开源许可证，确保你可以自由使用和修改。
选择 Google 服务的 MCP 工具时，建议考虑以下因素：1️⃣ 社区活跃度（GitHub Star 数和最近提交频率）；2️⃣ 集成方式（是否支持 MCP、Claude 或你使用的 Agent 框架）；3️⃣ 编程语言兼容性（本列表中最常见的语言是 Python）；4️⃣ 质量评分（Agent Skills Hub 的综合评分考量了代码质量、文档完整性和维护活跃度）。我们的推荐是从 google_workspace_mcp 开始——它在 Star 数和质量评分上都名列前茅。
Control Gmail, Google Calendar, Docs, Sheets, Slides, Chat, Forms, Tasks, Search & Drive with AI - Comprehensive Google Workspace MCP Server & CLI Tool
A local emulator for enterprise SaaS APIs — Slack, Gmail, Google Drive, GitHub, Jira, Notion, S3 and more — with the real response shapes, pagination, auth and per-document ACLs, over a corpus you supply.
pip install backlot
模块化上下文：Karpathy LLM 知识库与 Gmail、G-Cal，多账户 Claude Code MCP 服务器，本地优先并加密
This MCP server integrates with your Google Drive and Google Sheets, to enable creating and modifying spreadsheets.
uvx mcp-google-sheets@latest
Model Context Protocol (MCP) Server for reading from Google Drive and editing Google Sheets
A Model Context Protocol (MCP) server that provides authenticated access to Google Workspace APIs, offering integrated Authentication, Gmail, Calendar, and Drive functionality
npm install @aaronsb/google-workspace-mcp
Self-hosted AI workspace with agents, skills, and tools (Gmail, Calendar) that runs entirely on your own provider API keys (BYOK). Bring your own keys — Groq, OpenRouter, NVIDIA, Hugging Face, Google AI.
git clone https://github.com/theguysudo/ENZO.git
High-performance Google Drive CLI and Model Context Protocol (MCP) Server for LLM/AI agents. Natively execute Google Apps Script (GAS) under a secure whitelisted runtime sandbox, automate transfers, and manage Drive infrastructure.
go install github.com/tanaikech/ggsrun@latest
自托管 RAG 平台，支持搜索 GitHub、Notion、Google Drive、本地文件和网页文档，并提供引用。
npm install -g opendocuments
通过 NotebookLM MCP 将 Google Drive PDF 转为 Obsidian wiki 笔记，无需加载完整 PDF 到 Claude 上下…
| 工具 | 星标 | 评分 |
|---|---|---|
| google_workspace_mcp | ★ 3.4k | 76 |
| backlot | ★ 294 | 65 |
| modular-context-obsidian-plugin | ★ 99 | 60 |
| mcp-google-sheets | ★ 1.0k | 71 |
| mcp-gdrive | ★ 283 | 41 |
| google-workspace-mcp | ★ 191 | 72 |
| ENZO | ★ 115 | 60 |
| ggsrun | ★ 171 | 70 |
| OpenDocuments | ★ 103 | 63 |
| notebooklm-wiki-pipeline | ★ 95 | 51 |
2026 年顶尖的Google 服务的 MCP 工具是 google_workspace_mcp, backlot, modular-context-obsidian-plugin。Agent Skills Hub 按 GitHub Star、质量分（含完整度、示例、agent 就绪度等 6 个维度）和近期活跃度对 10 个选项排序，每 8 小时基于实时 GitHub 数据重建。
google_workspace_mcp（3.4k stars）是通用Google 服务的 MCP 工具工作流中采用最广的选择，用 Python 编写。backlot（294 stars）是有力的替代。按你现有技术栈来选：匹配团队已用的语言和运行时，把集成成本降到最低。拿不准就从 google_workspace_mcp 开始——它社区最深、线上示例最多。
遇到以下情况建议别用现成的Google 服务的 MCP 工具：（1）需求需要工具插件系统不支持的深度定制；（2）有严格合规要求、禁止第三方依赖；（3）工具维护停滞（上次提交超过 6 个月）；（4）数据量小到写个 50 行脚本比学这工具还省。对每天 100 次请求以上的生产工作流，维护良好的工具省下的时间通常盖过定制损失。
Google 服务的 MCP 工具专门聚焦Google 服务的 MCP 工具相关的具体任务；MCP API 集成是相关但不同的类别——那类工具见 https://agentskillshub.top/best/mcp-api/。两者常出现在同一条 agent 流水线里，却解决不同问题：主目标是具体任务时选Google 服务的 MCP 工具，工作流更宽泛时选MCP API 集成。
对多数团队是的。google_workspace_mcp 有 3.4k 个 star 的社区验证，能处理你没想到的边界情况，还自带文档。只有当（1）需求高度非标准、（2）有安全/合规理由要避开开源依赖、或（3）维护负担小到（代码 <200 行）长期更省时，才值得自己造。盈亏平衡点通常在省下约 2-3 周开发时间。
列表里多数Google 服务的 MCP 工具是开源的，采用宽松许可（MIT、Apache 2.0）。少数在免费自托管内核之上提供付费托管/云版本。商用前务必查看每个工具 GitHub 仓库的 LICENSE——有些用 AGPL 或非商业限制，可能不适合你的部署模式。
评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描：42 条公开规则，覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描，不是人工审计 — 我们如实说明，不夸大。
问题规模有独立研究佐证：Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现，26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。
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