在TRAE中使用Google Drive MCP，相当于给你的AI助手配了一位精通云端文件管理的“专职秘书”。虽然搜索结果中没有Google Drive MCP的专属教程，但所有MCP的配置逻辑和最佳实践是相通的。
🧩 理解MCP：AI的“万能扩展坞”
你可以把MCP理解为AI模型的标准扩展接口（就像电脑上的USB-C接口）。它的核心作用是让TRAE中的AI智能体，从只能“动口讨论代码”变得可以“动手操作工具”。
通过MCP接入Google Drive后，你的AI助手就能在对话中直接帮你列出文件、搜索文档、甚至读取文件内容作为编程的上下文，无需你手动切换窗口去查找和复制。
⚙️ 通用配置路径
无论使用哪个MCP Server，在TRAE中的配置都遵循以下两种核心路径。你可以根据自己的情况选择：
| 配置路径 | 操作核心 | 适用场景与说明 |
|---|---|---|
| 通过MCP市场添加 | 在TRAE的AI面板进入MCP设置，访问内置市场查找并添加。 | 最便捷的路径。如果Google Drive MCP已上架社区市场，通常只需填入你的API密钥即可。 |
| 手动配置 | 在MCP设置中选择“手动配置”，填入该MCP Server提供的标准JSON配置信息。 | 通用方法。你需要从Google Drive MCP的提供方获取具体的JSON配置，其中会包含启动命令、参数和设置API密钥的环境变量。 |
注：配置时所需的API密钥，通常需要在Google Cloud Platform上创建凭据来获取。请务必像保管家门钥匙一样妥善保管它，并只将其填入TRAE的配置项或环境变量中，避免直接写在代码文件里。
🔧 配置后的使用流程与最佳实践
配置完成后，按以下流程操作，可以让工具发挥更大价值：
创建专属智能体
不建议每次都使用默认的Builder with MCP。你应该为Google Drive操作创建一个新的自定义智能体，在添加工具时勾选上Google Drive MCP，并可以给它明确的指令，如“你擅长帮助我管理和分析存储在Google Drive中的项目文档”。这能让AI更专注于当前任务。在对话中调用
在TRAE的对话窗口中，通过“@”来召唤你刚才创建的专属智能体。之后，你就可以用自然语言指挥它了，例如：“请列出‘项目A’文件夹中的所有设计稿PDF文件，并总结一下上周更新过的文档。”结合其他工具
MCP的强大之处在于组合。你可以创建一个同时启用Google Drive MCP（获取需求文档）、GitHub MCP（关联代码）和浏览器自动化MCP（测试功能）的“全栈开发”智能体。这样，AI就能跨工具为你处理复杂工作流。从简单任务开始测试
初次使用时，先从一个非常具体的简单任务开始，比如“帮我找到Drive中名为‘项目说明.md’的文件”。这有助于验证配置是否成功，并让你熟悉AI调用工具的方式和返回结果的格式。
总的来说，为TRAE配置MCP，就像是给一位顶尖的程序员配备了齐全的“外置工具箱”。Google Drive MCP是其中一把特定型号的螺丝刀，而掌握“工具箱”的通用使用说明书（即上述配置与使用逻辑），远比只知道一把螺丝刀的用法更重要。
如果你能获取到Google Drive MCP具体的JSON配置示例，我可以帮你分析其中关键字段的含义。
