g-connect
Provides access to Google Drive, Docs, and Sheets, allowing agents to read and analyze files and spreadsheets, as well as collaborate on edits with preview, column-name addressing, clarifying questions, and session rollback.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@g-connectSummarize the key points from my Google Doc 'Project Plan'."
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
G connect
Универсальное ядро доступа агента к Google Drive / Docs / Sheets и к локальным папкам, одинаково работающее из Cursor, Claude Desktop, Claude Code и любого другого MCP-клиента.
Два равноправных контура:
читающий — агент видит и анализирует документы, листы, файлы на Диске и расшаренное (карта файла, профиль колонок, сканирование корпуса с бюджетом и индексом);
пишущий — правки вместе с человеком: превью до записи, адресация по именам колонок, уточняющий вопрос вместо догадки, откат в пределах сессии.
Ядро универсально: работает с произвольной таблицей и документом без предварительной настройки. Привязка к конкретным таблицам и рецепты — оверлей поверх ядра.
Мозг подключаемый. Один и тот же механизм работает в трёх режимах: агент в чате или
IDE (Claude Code, Cursor, Claude Desktop — модель у клиента, доступ через MCP), локальная
модель (Ollama) через собственный агент-раннер, и любая модель по API-ключу через тот же
раннер. Правила работы с документами лежат в репозитории (policy/) и доходят до всех
трёх режимов из одного места; машинная часть правил исполняется в ядре — то есть работает
даже если модель правило проигнорировала.
UI — для локальной модели и для работы по API-ключу. Там, где нет чата, панель на
127.0.0.1 держит весь контур в одном окне: задача, шаги раннера, превью диффа,
уточняющий вопрос, применить / откатить, история. В чате и IDE интерфейсом служит сам
чат, и дублировать его формой не нужно. Подключение Google — кнопкой (обмен кода на токен
делает ядро, секреты в браузер не попадают), ключ провайдера — полем с проверкой пробным
вызовом. Ошибки приходят человеку названием проблемы и кнопкой действия, а не кодом.
Документы
DESIGN.md — дизайн: решения D-1…D-10, контракт инструментов, план работ.
delivery/ — процессный контур поставки (Agent Delivery Harness).
AGENTS.md — что читать агенту перед работой.
Related MCP server: Google Docs MCP Server
Подключение
Сначала собрать: npm ci && npm run build. Профиль Google уже должен существовать
(~/.gconnect/<account>/ с credentials.json; вход — npm run gc -- login).
Claude Code / VS Code — конфиг уже в репозитории: .mcp.json. Открой проект и перезапусти клиент.
Cursor — .mcp.json он не читает: Cursor смотрит .cursor/mcp.json в проекте либо
~/.cursor/mcp.json глобально. Нужен проектный файл, чтобы сервер был виден только
здесь; в репозиторий он не положен, потому что путь машинно-зависимый:
{
"mcpServers": {
"g-connect": {
"command": "node",
"args": ["/абсолютный/путь/к/G connect/dist/mcp/server.js"],
"env": { "GCONNECT_ACCOUNT": "default" }
}
}
}Путь абсолютный намеренно: рабочий каталог, из которого клиент запускает процесс, не
гарантирован. Дальше — Settings → Tools & MCP, включить g-connect; чат в режиме Agent.
Claude Desktop — в claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"g-connect": {
"command": "node",
"args": ["/абсолютный/путь/к/G connect/dist/mcp/server.js"],
"env": { "GCONNECT_ACCOUNT": "default" }
}
}
}Проверка, что клиент видит сервер: в списке инструментов должно быть ровно шесть —
gc_targets, gc_read, gc_search, gc_scan, gc_apply, gc_undo, — и ресурс
policy://rules с правилами работы с документами.
Состояние
Фаза 1 (ядро) закрыта и заархивирована: профили и OAuth, типизированные ошибки, карта
листа, профиль колонок, резолвер целей и колонок, appendRow / upsertRow / setCells.
Фаза 2 (MCP) — слайсы 1–4 сделаны: stdio-сервер с шестью инструментами, политика из 20
машинных правил и ресурс policy://rules, журнал и откат, HTML-превью «было → станет»,
сборка dist/. 190 тестов, мутационный гейт 58% при пороге 50.
Открыто: живой прогон одной формулировки во втором клиенте (B13, Cursor) и передача поставки. Порядок дальнейших работ — DESIGN.md §16.
Лицензия
Не определена.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
An agent-first office suite Claude & ChatGPT read and write over one MCP URL.
Persistent docs and memory for AI agents — read, write, organize & search a shared workspace.
AI document editing for agents: draft, edit, export .docx/PDF. 37 MCP tools; agent self-signup.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables comprehensive interaction with Google Docs and Google Drive through AI assistants, supporting document reading/writing, rich formatting, table/image insertion, comment management, and complete file/folder operations with secure OAuth authentication.11MIT
- FlicenseBqualityDmaintenanceEnables AI assistants to create, read, edit, and manage Google Docs and Drive files with support for formatting, comments, tables, images, and bulk operations.571
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables agents to manage and organize local documents by listing, inspecting, extracting text, searching, and renaming files, with optional Google Drive integration.
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables AI agents to read documents in Excel, DOCX, PDF, and TXT formats via MCP protocol.123MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AnthonyPriceOne2691/g-connect'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server