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Google Drive MCP Server

Google Drive MCP Server

本地服务
github.com/hxie-pallas文件与存储880 周前更新
代码仓库

关于 Google Drive MCP Server

Google Drive MCP Server 为搜索 Google Drive 文件及读取内容和元数据提供 MCP 接口，面向需要访问 Drive 的 MCP 客户端，并支持 OAuth 令牌持久化及 HTTP 或 stdio 传输。

主要功能

  1. 01搜索 Google Drive 文件
  2. 02读取文件内容
  3. 03读取文件元数据
  4. 04OAuth 认证并保存令牌
  5. 05HTTP 和 stdio 传输

适用场景

  1. 01查找 Google Drive 文件
  2. 02读取文件内容
  3. 03查看文件元数据

MCP 相关

通过 HTTP 或 stdio 传输，向 MCP 客户端提供 Google Drive 文件搜索和读取功能。

#gdrive#mcp#google-drive#python

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Google Drive MCP 服务

一个提供 MCP（机器控制协议）接口，用于与 Google Drive 文件和文件夹交互的服务。

功能

  • 搜索 Google Drive 中的文件
  • 获取文件内容和元数据
  • 使用 OAuth 进行身份验证，并持久保存令牌
  • 支持 HTTP 和 stdio 传输模式

要求

  • Python 3.12 或更高版本
  • Google Drive API 凭据

设置

  1. 创建虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. 以可编辑模式安装软件包：
pip install -e .

  1. 设置 Google Drive API 凭据：

    • 前往 Google Cloud Console
    • 创建新项目或选择现有项目
    • 为项目启用 Google Drive API
    • 点击左侧边栏中的“Credentials”
    • 点击“Create Credentials”，然后选择“OAuth client ID”
    • 将应用类型选为“Desktop app”
    • 下载凭据文件，并将其保存为 credentials.json

  2. 设置 Google Drive 身份验证：

python -m gdrive_mcp_server.auth_setup --credentials /path/to/your/credentials.json --token /path/to/your/tokens.json

使用方法

运行服务：

# Standard mode
gdrive-mcp

# HTTP mode
gdrive-mcp --http

Claude Desktop 集成

若要与 Claude Desktop 集成，请将以下配置添加到 claude_desktop_config.json：

"mcpServers": {
  "google_drive": {
    "command": "/path/to/your/venv/bin/gdrive-mcp",
    "args": [
      "--token",
      "/path/to/your/tokens.json"
    ]
  }
}

将路径替换为实际路径：

  • command：虚拟环境中 gdrive-mcp 可执行文件的路径
  • args[1]：tokens.json 文件的路径（在身份验证设置期间生成）

开发

此项目使用：

  • Python 3.12+
  • Google Drive API
  • MCP 服务框架
  • 用于 HTTP 传输的 FastMCP
  • 用于终端格式化的 Rich

可通过以下命令安装开发依赖项：

pip install -e ".[dev]"

许可证

MIT 许可证

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。