3月5日消息,谷歌在 GitHub 上开源了一个名为 gws(Google Workspace CLI)的项目,它用一条命令行就能操控 Gmail、Google Drive、日历、表格、文档、聊天等几乎所有 Google Workspace 服务。项目使用 Rust 编写,返回结构化 JSON,内置 100+ 智能体技能,并且直接提供 MCP 服务器——这意味着 AI Agent 可以把整个 Google Workspace 当作可编程接口来调用。
项目地址:https://github.com/googleworkspace/cli
一、快速了解 gws 是什么
gws 不是一个静态命令集合。它在运行时读取 Google 官方的 Discovery Service,动态生成整个命令体系。当 Google Workspace 新增 API 端点时,gws 会自动识别并支持,无需等待工具更新。
它的定位有两层:
给人用:不需要再手写 curl 调用 REST API。gws 提供 Tab 补全、每个资源都有 --help、支持 --dry-run 预览请求、自动分页处理。
给 AI Agent 用:所有返回值都是结构化 JSON。配合内置的 Agent Skills,大语言模型可以直接管理 Workspace,不需要写额外的工具代码。
二、安装与环境准备
2.1 通过 npm 安装(推荐)
安装完成后,终端中就可以使用 gws 命令了。
2.2 从源码编译
如果你更习惯 Rust 生态,也可以直接从源码构建:
2.3 前置条件
- 一个 Google Cloud 项目(用于 OAuth 认证)
三、认证配置(关键步骤)
gws 支持多种认证方式,覆盖本地开发、CI/CD、服务器等不同场景。
3.1 交互式认证(本地开发推荐)
最简单的方式,一条命令搞定项目创建、API 启用和登录:
这会引导你完成 Google Cloud 项目配置和 OAuth 登录。后续登录只需:
凭据会使用 AES-256-GCM 加密后存储在系统钥匙串中。
3.2 手动 OAuth 配置
如果自动配置无法满足需求,可以手动操作:
- 打开 Google Cloud Console,进入目标项目
- 配置 OAuth 同意屏幕(选 External,测试模式即可)
- 下载客户端 JSON,保存到
~/.config/gws/client_secret.json
如果看到"Google 尚未验证此应用"的提示,点击"继续"即可(测试模式下的正常现象)。
3.3 无浏览器环境 / CI 场景
先在有浏览器的机器上完成认证,然后导出凭据:
在目标机器上使用导出的凭据:
3.4 服务账号(服务器间通信)
需要域范围委托(Domain-Wide Delegation)时,额外设置:
3.5 认证优先级
gws 按以下顺序查找凭据(优先级从高到低):
- 环境变量中的 Access Token(
GOOGLE_WORKSPACE_CLI_TOKEN)
- 凭据文件(
GOOGLE_WORKSPACE_CLI_CREDENTIALS_FILE)
- 系统钥匙串中的加密凭据(
gws auth login 存储的)
- 明文凭据文件(
~/.config/gws/credentials.json)
四、核心命令实战
4.1 Google Drive 操作
4.2 Gmail 操作
4.3 Google Sheets 操作
4.4 Google Calendar 操作
4.5 Google Docs 操作
4.6 Google Chat 操作
4.7 通用技巧
五、MCP 服务器:让 AI Agent 接管 Workspace
这是 gws 最具想象力的功能。通过内置的 MCP(Model Context Protocol)服务器,任何兼容 MCP 的客户端都可以直接调用 Google Workspace API。
5.1 启动 MCP 服务器
5.2 在 Claude Desktop 中配置
在 Claude Desktop 的 MCP 配置文件中添加:
配置完成后,Claude 就能直接读取你的邮件、创建文档、查询表格、安排日历了。
5.3 在 VS Code 中配置
同样在 VS Code 的 MCP 设置中添加上述配置,Copilot 或其他 AI 插件就能获得 Workspace 操作能力。 5.4 工具数量控制
每个服务大约会添加 10–80 个工具。大多数 MCP 客户端有 50–100 个工具的上限,所以建议只暴露你实际需要的服务,不要一上来就用 all。
六、Agent Skills:AI 原生的工作流
gws 仓库内置了 100+ Agent Skills(以 SKILL.md 文件形式存在),涵盖每个支持的 API,外加 50 个精选的高频工作流配方。
6.1 安装 Skills
安装后,Gemini CLI 的 Agent 可以直接调用所有 gws 命令,认证会自动继承。 七、实际应用场景
场景 1:自动化邮件处理流水线
场景 2:批量创建日历事件
场景 3:Drive 文件监控与同步
场景 4:AI Agent 自动办公(伪代码逻辑)
配合 MCP 服务器,一个 AI Agent 可以执行这样的工作流:
- 在 Google Calendar 中创建跟进提醒
整个流程无需人工介入,全部通过结构化 JSON 交互完成。
八、安全与高级功能
8.1 Model Armor(响应消毒)
gws 集成了 Google Cloud Model Armor,可以在 API 响应传递给 AI Agent 之前扫描是否存在提示注入攻击:
支持 warn(默认,仅警告)和 block(直接拦截)两种模式。
8.2 API 未启用的排查
如果遇到 403 accessNotConfigured 错误,gws 会在 stderr 中打印提示链接,点击链接即可在 GCP Console 中一键启用对应 API。
也可以直接运行 gws auth setup,它会自动启用所有需要的 API。
九、与同类工具对比
gws 的核心差异点在于:它不是为管理员设计的管理工具,而是为开发者和 AI Agent 设计的可编程接口层。
十、注意事项
- 项目仍处于活跃开发中,在 v1.0 之前可能会有 Breaking Changes
- MCP 模式下注意控制暴露的服务数量,避免超出客户端工具上限
- 处理敏感邮件和文档时,建议启用 Model Armor 进行响应消毒
- 服务账号模式需要在 Google Workspace 管理控制台中配置域范围委托权限