10-0. Exploration : MCP, Google Sheets et Gemini Enterprise

Ce guide répond à :

Qu'est-ce que MCP, et qu'apporte un serveur MCP Google Sheets par rapport aux agents du projet 09 ?
Par quels chemins Gemini Enterprise peut-il utiliser un serveur MCP ? Lequel choisir ?
Qui appelle qui, avec quel jeton ? Qu'est-ce qui empêche un accès non voulu ?
Qu'est-ce qui a été vérifié en vrai, et qu'est-ce qui reste à faire sur votre projet ?

Les guides suivants (10-1 à 10-10) font chaque étape, pas à pas.

Sommaire

MCP en 2 minutes
Les 4 chemins vers Gemini Enterprise
Lequel choisir ?
Les jetons : qui prouve quoi
Ce que contient ce dossier
Ce qui a été vérifié, et ce qui reste à faire
L'ordre des guides
Sources

1. MCP en 2 minutes

Au projet 09, chaque outil (lire_emails, sheets_ecrire…) était une fonction Python dans l'agent. Pour qu'un autre agent, Claude, Gemini CLI ou Gemini Enterprise lui-même utilise les mêmes outils, il faudrait les recopier.

MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert qui met les outils dans un serveur à part. Tout client MCP peut alors :

demander tools/list : « quels outils as-tu ? » (nom, description, paramètres, et indications lecture ou destructif) ;
demander tools/call : « exécute read_range avec {spreadsheet_id, range_a1} ».

  Gemini Enterprise (connecteur) ─┐
  Agent ADK (A2A / Agent Runtime) ─┼── MCP, JSON-RPC sur HTTPS ──▶ serveur MCP « sheets-mcp » ──▶ API Google Sheets
  Claude, Gemini CLI, Inspector  ─┘     (Streamable HTTP, /mcp)      Cloud Run, PRIVÉ             (jeton de l'utilisateur)

Les mots à connaître :

Outil (tool), qui s'appelle action dans Gemini Enterprise : une fonction que le modèle peut appeler.
Streamable HTTP : le transport réseau de MCP, une URL qui finit en /mcp. Gemini Enterprise n'accepte que celui-là (l'ancien SSE est refusé).
Annotations : readOnlyHint (lecture) et destructiveHint (écrase ou supprime). Gemini Enterprise demande une confirmation avant chaque action, sauf pour celles marquées en lecture seule.

Un 2e serveur, Google Slides (20 outils), suit exactement les mêmes chemins : 10-13.

Notre serveur Sheets a 17 outils : il peut lire, chercher, écrire, ajouter des lignes, effacer, créer des classeurs, gérer les onglets, mettre en forme, et appeler toute l'API Sheets avec batch_update. Chaque appel se fait avec le jeton de l'utilisateur : il ne voit et ne modifie que ce que ses droits Drive permettent.

2. Les 4 chemins vers Gemini Enterprise

#	Chemin	Comment Gemini Enterprise l'utilise	Guide
1	Connecteur natif « Custom MCP Server »	L'app parle MCP directement à notre serveur. Les 17 outils deviennent des actions dans l'assistant. Aucun agent à écrire	10-5
2	Agent ADK qui utilise le serveur MCP (A2A sur Cloud Run, ou Agent Runtime)	Un agent « Assistant Google Sheets » est ajouté à l'app (comme au projet 09). Il a ses consignes et appelle le serveur MCP avec le jeton de l'utilisateur	10-6
3	Serveur MCP Sheets officiel de Google (`sheetsmcp.googleapis.com`)	Même branchement que le chemin 1, mais vers le serveur de Google : rien à héberger. En preview, sur inscription	10-10
4	Agent Registry	Le catalogue de l'entreprise : le serveur et ses outils y sont déclarés pour être trouvés et gouvernés. Les agents ADK peuvent le retrouver par son nom	10-7

                         ┌──────────────── chemin 1 : connecteur natif (actions) ────────────────┐
 Utilisateur ─▶ App GE ──┤                                                                       ├─▶ sheets-mcp ─▶ Sheets
   (chat)    (projet app)└─ chemin 2 : agent « Assistant Google Sheets » (A2A / Agent Runtime) ─┘   (projet des agents)
                         └──────────── chemin 3 : sheetsmcp.googleapis.com (Google, preview) ───────────────────▶ Sheets
                                                    chemin 4 : Agent Registry = le catalogue (déclare sheets-mcp)

3. Lequel choisir ?

Besoin	Chemin conseillé
« Je veux que l'assistant sache lire et modifier Sheets, sans écrire d'agent »	1 (connecteur natif)
Un assistant métier avec ses consignes (« rapport de stock », « suivi des ventes »), qui combine Sheets avec d'autres outils, ou Model Armor	2 (agent)
Ne rien héberger, accepter une preview et ses limites (6 outils, pas de recherche par nom)	3 (officiel), quand vous êtes inscrits
Que les équipes trouvent le serveur et sachent ce qu'il fait (gouvernance)	4, en plus de 1 ou 2

Notre recommandation pour Acme :

Chemin 1 pour tout le monde. Activez d'abord les 6 outils de lecture, puis les écritures, une fois les usages observés.
Chemin 2 pour les assistants métier.
Chemin 4 dans tous les cas.

Les chemins 1 et 2 partagent le même serveur et le même client OAuth.

4. Les jetons : qui prouve quoi

À chaque appel au serveur MCP, deux jetons voyagent, avec deux rôles différents :

En-tête	Contient	Vérifié par	Garantit
`X-Serverless-Authorization`	Jeton d'identité Google de l'appelant : le compte de l'app (chemin 1) ou le compte de l'agent (chemin 2)	Cloud Run (`roles/run.invoker`)	Seuls l'app et l'agent atteignent le serveur. Sans ce jeton : `403`
`Authorization: Bearer …`	Jeton OAuth de l'utilisateur	Le serveur MCP	Le jeton vient de notre client OAuth, avec la portée Sheets, et d'un compte e-mail vérifié du domaine autorisé

Ensuite, le serveur appelle Google Sheets avec le jeton de l'utilisateur. Le compte du serveur n'a aucun rôle.

Chemin 1 : Gemini Enterprise met lui-même les deux en-têtes pour une URL *.run.app (documentation Google).
Chemin 2 : c'est l'agent qui les met. Son code (header_provider) ajoute son propre jeton d'identité, et transmet le jeton de l'utilisateur que l'app lui a confié.

5. Ce que contient ce dossier

10-mcp-google-sheets-gemini-enterprise/
├── mcp_server/              le serveur MCP (17 outils, vérification du jeton, journal d'audit) + Dockerfile
├── agent/                   l'agent ADK « Assistant Google Sheets » : sheets_agent/, main.py (A2A), carte.py
├── config/10-mcp.env        la configuration (projet, région, app, clients OAuth, domaines)
├── scripts/                 config.sh, deployer.sh (toutes les étapes), fiche.py, gen_toolspec.py, deployer_agent_runtime.py
├── terraform/               la même chose en Terraform (Cloud Build, Cloud Run, Agent Runtime, IAM, Agent Registry)
├── tests/                   test_server.py (simulé), test_reel.py, test_agent_chaine.py, appel_a2a.py, appel_runtime.py
└── docs/                    10-0 … 10-10 (ce guide et les suivants)

Repris et amélioré depuis 04-mcp-server-cloud-run-registry/sheets-mcp (le serveur) et le projet 09 (A2A, Agent Runtime, OAuth, Cloud Build sans Docker).

6. Ce qui a été vérifié, et ce qui reste à faire

Vérifié en vrai (13 et 14 octobre 2026). Deux projets de test : second-project (agents) et main-project (app). Ils n'ont pas d'organisation et pas d'app Gemini Enterprise.

Quoi	Résultat
Serveur MCP déployé sur Cloud Run (`deployer.sh mcp`, Cloud Build)	Construit en 39 s ; sans jeton : `403` ; avec les deux en-têtes du connecteur : les 17 outils passent sur un vrai classeur
Le même appel, fait par un compte du projet de l'app (simule le compte de Gemini Enterprise)	Sans droit : `403`. Avec le droit ① : les 17 outils passent. Les droits d'un projet à l'autre marchent
Agent A2A sur Cloud Run, vrai Gemini, appelé comme l'app	« Tente : 149 €, stock 30 » ; écriture avec demande de confirmation ; suppression d'onglet avec demande de confirmation ; sans jeton : « cliquez sur Autoriser »
Agent sur Agent Runtime (`deployer.sh agent-runtime`), appelé comme l'app (`authorizations`)	« Le stock du Vélo est de 12 » ; sans autorisation : « cliquez sur Autoriser ». Le jeton d'identité de l'agent est accepté par Cloud Run
Agent Registry (`deployer.sh registre`)	« Google Sheets (MCP) » enregistré, avec ses 17 outils et leurs annotations
`droits-app` (compte de l'app, d'un projet à l'autre)	① sur les deux services, ② sur le projet : OK
Journal d'audit sur Cloud Run	`tool_call` : outil, plage, e-mail de l'utilisateur (jamais le contenu)
`nettoyer`	Tout supprimé : services, agent Agent Runtime, registre, rôles, comptes, dépôt
Terraform (`apply`, avec app et Agent Runtime)	Voir 10-3
Serveur officiel de Google	6 outils listés ; appels refusés sans inscription à la preview

Problèmes réels trouvés et corrigés en déployant (ils n'apparaissaient pas en local) :

Image de l'agent : McpToolset ne s'importait pas, parce que google-adk n'installe pas le paquet mcp. Il est maintenant dans agent/requirements.txt.
Agent Registry : chaque outil doit avoir son inputSchema. gen_toolspec.py l'ajoute maintenant, en JSON compact, sous les 10 Ko.
Terraform sur un projet neuf : il faut l'API Cloud Resource Manager active avant Terraform. C'est une commande (10-3, 2.1 bis), et le numéro du projet est maintenant donné et non plus lu.
Locale fr_FR : les formules utilisent ; et , (10-1, partie 6).
fastmcp 4.x : le cache maison du serveur du dossier 04 était en conflit avec la bibliothèque. C'est corrigé.

Ce qui ne se vérifie que chez Acme (organisation et app) :

les règles d'organisation ;
le client OAuth « Interne » ;
le connecteur dans l'app ;
l'ajout de l'agent ;
le premier « Autoriser ».

La liste exacte, projet par projet, est dans le README.

7. L'ordre des guides

Guide	Pour
10-1	Comprendre le serveur, le lancer et le tester sur votre poste
10-2	Tout déployer avec `deployer.sh` (le plus simple)
10-3	La même chose avec Terraform
10-4	La même chose dans la console, clic par clic
10-5	Chemin 1 : le client OAuth, les politiques, le connecteur « Custom MCP Server »
10-6	Chemin 2 : l'agent (A2A, Agent Runtime), son autorisation, l'ajout à l'app
10-7	Chemin 4 : Agent Registry
10-8	Tous les tests, et comment obtenir un jeton de test
10-9	Sécurité, journaux, révocation, coût, dépannage, suppression
10-10	Chemin 3 : le serveur officiel de Google
10-12	Le parcours complet du chemin 1 (MCP dans l'assistant principal), de zéro au premier usage, en 14 étapes
10-13	Google Slides : le 2e serveur MCP (20 outils), même sécurité, même chemins
10-14	Un serveur à la fois : Sheets seul, Slides seul, puis l'autre (script, Terraform, console)
10-11	Tous les droits : les voir en lecture seule, les donner et les retirer dans la console, un par un