英文原文: https://argusic.com/subject/google-workspace-mcp

google_workspace_mcp

使用 AI 控制 Gmail、Google Calendar、Docs、Sheets、Slides、Chat、Forms、Tasks、Search 和 Drive - 全面的 Google Workspace MCP 服务器和 CLI 工具

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页PythonMITcommit ed70fb906823

Python，MIT 许可证. 项目的自我描述：ai、chatgpt、claude、claude code、claude desktop、gmail、google calendar 和 google chat.

google_workspace_mcp 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 2 分钟完成了安装，遇到 1 个错误，整个会话都被记录了下来。

workspace-mcp 1.29.0 installs, builds, launches in both stdio and streamable-http modes, serves a working MCP endpoint with 43 registered tools, passes 2660+ tests with mock Google API credentials, and both CLI entry points (workspace-mcp and workspace-cli) respond to --help

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 72，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
72 / 100
验证运行的成本
0.12 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
3,477
fork 数
1,091
未关闭的 issue
103
关注者
19
大小
20 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 google_workspace_mcp 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • 25 tests in test_contacts_integration.py fail when run after other test files due to shared module-level state (pass 242/242 in isolation)5 分钟
安装时间
2 分钟
从冷启动机器到完成
31 分钟
遇到并修复的错误
遇到 1 个，在无人协助的情况下修复了 0 个
结果是如何证明的
.venv/bin/python -m pytest tests/core tests/auth tests/gcalendar tests/gmail tests/gdocs tests/gsheets tests/gdrive tests/gcontacts tests/gchat tests/gforms tests/gappsscript tests/test_scopes.py tests/test_main_permissions_tier.py tests/test_permissions.py tests/test_log_hygiene.py tests/test_cwe77_ruff_workflow.py tests/test_slides_tools.py --tb=short -q returned 2660 passed, 25 failed (ordering-dependent); curl POST /mcp with MCP handshake returned 43 tools; GET /health returned 200 OK
使用的模型 token
118,002
测试的确切 commit
ed70fb906823
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

| `gcalendar/` | 270 passed | 1.3s |
| `gmail/` | 347 passed | 11.5s |
| `gdocs/` | 477 passed | 1.5s |
| `gsheets/` | 169 passed | 1.2s |
| `gdrive/` | 265 passed | 12.4s |
| `gcontacts/` | 242 passed | 1.1s |
| `gchat/` | 70 passed | 2.1s |
| `gforms/` | 11 passed | 0.9s |
| `gappsscript/` | 101 passed | 2.2s |
| root-level test files | 88 passed | 2.4s |
| **Total** | **2660+** | |
When all tests run together in a single session, 25 tests in `tests/gcontacts/test_contacts_integra…

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 用 2 分钟完成安装，快于 Argusic 测量过的 230 个同类项目的中位数。
  • 采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 搭建过程中遇到 1 个错误，其中 1 个没有解决。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中，google_workspace_mcp 达到运行状态的速度排名第 39，231 个项目中有 152 个达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • skybridge 已验证可运行 · TypeScript · 6 个共同主题
  • mysql_mcp_server 已验证可运行 · Python · 6 个共同主题
  • wcgw 已验证可运行 · Python · 6 个共同主题
  • meridian 已验证可运行 · Rust · 6 个共同主题
  • linkedin-mcp-server 已测试，未验证 · Python · 6 个共同主题
  • atlassian-mcp-server 已测试，未验证 · JavaScript · 6 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行72.000.12

主题 (来自 GitHub)

aichatgptclaudeclaude-codeclaude-desktopgmailgoogle-calendargoogle-chatgoogle-docsgoogle-drivegoogle-formsgoogle-sheetsgoogle-tasksgoogle-workspacegsuitellmllm-toolsmcpmcp-servermodel-context-protocol-server

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/google_workspace_mcp.svg)](https://argusic.com/subject/google-workspace-mcp)

常见问题

google_workspace_mcp 能运行吗？
google_workspace_mcp 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 2 分钟，过程中遇到 1 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 google_workspace_mcp 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit ed70fb906823。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 google_workspace_mcp 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.12 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
google_workspace_mcp 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 2 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
google_workspace_mcp 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 google_workspace_mcp 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 1 个问题。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
google_workspace_mcp 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 231 个 ai 项目中，google_workspace_mcp 达到运行状态的速度排名第 39，231 个项目中有 152 个达到了运行状态。
google_workspace_mcp 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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