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Send That Email

Send That Email

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Send That Email について

Send That Emailは、下書きメールを送るべきか判断するためのMCPサーバーです。受動的攻撃性と後悔の確率を評価し、送信を控える方向に重み付けした提案を返します。

主な機能

  1. 01メール本文の分析
  2. 02受動的攻撃性の評価
  3. 03後悔する確率の推定
  4. 04送信か保留かの提案

活用シーン

  1. 01仕事のメールを送る前に表現を確認
  2. 02感情的に書いたメッセージを再検討
  3. 03宛先の種類や執筆時間を踏まえた下書き評価

MCP 対応

メール分析と送信判断を行う`send_that_email_analyze`ツールをMCPクライアントに公開します。ローカルのstdio MCPサーバーとしても実行できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://gateway.pipeworx.io/send-that-email/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

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パラメーター型必須説明
qstringいいえquestion の別名。
askstringいいえquestion の別名。
textstringいいえquestion の別名。
inputstringいいえquestion の別名。
packsarrayいいえ任意。ルーティング対象をこれらのパックスラッグに限定します(例:["sec-form-d","sec-13f"])。その場合、ルーターは該当パック内のツールのみを選択します。省略すると、デフォルトの全カタログへのルーティングになります。スラッグは list_packs / search_packs / https://pipeworx.io/directory から取得できます。リストにない、または不明なスラッグは無視され、_meta.pack_scope.ignored に記載されます。該当するスラッグが 1 つもない場合は、カタログ全体にルーティングし、_meta.pack_scope.full_catalog:true を設定します(空の回答にはなりません)。
querystringいいえquestion の別名。
promptstringいいえquestion の別名。
messagestringいいえquestion の別名。
questionstringはい自然言語での質問またはリクエスト。query、q、prompt、text、input、ask、message をエイリアスとして使用できます。

詳細

mcp-send-that-email

send-that-email MCP — StupidAPIsをラップした、キー不要のMCPです。メールを送るべきかどうかを分析し、受動的攻撃性、後悔する確率、送信する/しないの推奨を評価します(送信しない方向に大きく重み付けされています)。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを1683以上の稼働中のデータソースに接続するMCPゲートウェイです。

ツール

ツール説明
send_that_email_analyzeメールを送るべきかどうかを分析します。受動的攻撃性と後悔する確率を評価し、推奨を提示します(送信しない方向に大きく重み付けされています)。

クイックスタート

MCP クライアント(Claude Desktop、Cursor、Windsurf など)に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "send-that-email": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/send-that-email/mcp"
    }
  }
}
このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/send-that-email/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共有 Pipeworx メタツール(ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall、その他ゲートウェイ全体のツール群)を返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントでは、そのパック独自のツールとともに、共有ツールがおよそ30個表示されます。initialize の応答には正確な範囲が記載されており、その日の時点での正式な情報です。

これは意図的な仕様であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うと、このパックで対応していない質問にも、カタログ全体を対象にルーティングする ask_pipeworx 経由で回答できます。そのため、MCP サーバーをもう1つ追加する必要はありません。現在、共有メタツールなしでパックのエンドポイントをマウントする方法はありません。追加のスキーマによるコンテキスト消費がルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度接続してください。

または、Pipeworx のフルゲートウェイに接続して、このパックのツールだけでなく、すべてのパックのツールを直接一覧表示できます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらの URL も、同じゲートウェイと同じ1683以上のデータソースに接続します。違いは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも、ask_pipeworx を使ってすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがない場合:HTTP 経由で呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/send_that_email_analyze \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"content":"I'\''ve been thinking about our conversation yesterday and I don'\''t appreciate how you dismissed my ideas without hearing me out. Maybe next time you could actually listen before making decisions.","recipient_type":"boss","time_since_writing":15,"drunk":false}'

最初の呼び出しにアカウントは不要です。任意のツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/send_that_email_analyze を実行します。ツールを探すには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を実行します。

スタンドアロン(ゲートウェイアカウント不要)

このパッケージはローカルの stdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイへのラウンドトリップも不要です。

{
  "mcpServers": {
    "send-that-email": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-send-that-email"]
    }
  }
}

起動することを確認するには、直接実行することもできます。

npx -y @pipeworx/mcp-send-that-email

stdin/stdout 経由で MCP を使用し、このパックのツールのみを対象に initialize/tools/list/tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共有メタツールは含まれません。同じソース、同じツールで、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使う

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。この方法は、上記のパックエンドポイントでもフルゲートウェイでも利用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Send That Email data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に入力します。

詳細

ライセンス

MIT

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。