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mailport

mailport

本地服务
github.com/CloudCorpRecords通信协作02 周前更新
代码仓库

关于 mailport

mailport 是通过 Gmail API 管理 Gmail 邮件、会话、标签、草稿和发送操作的 MCP 服务，提供十项核心工具。

主要功能

  1. 01列出并读取邮件
  2. 02列出并读取会话
  3. 03列出标签
  4. 04发送邮件
  5. 05创建草稿
  6. 06修改或移至垃圾桶；创建标签

适用场景

  1. 01查看收件箱邮件和会话
  2. 02发送 Gmail 邮件
  3. 03将邮件保存为草稿
  4. 04使用标签整理邮件

MCP 相关

将十项 Gmail API 操作作为 MCP 工具提供，包括读取邮件和会话、列出及创建标签、发送邮件、创建草稿、修改邮件和移至垃圾桶。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "cloudcorprecords-mailport": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/mailport"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y @reneturcios/mailport

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npm@reneturcios/mailport0.1.0
ocighcr.io/cloudcorprecords/mailport:0.1.0

工具

10

收录的工具列表 · 更新于 1 周前

参数类型必填说明
querystring否可选的 Gmail 搜索查询，用于筛选邮件。
label_idsarray否可选的标签 ID 列表；仅返回带有所有这些标签的邮件。
max_resultsnumber否可选的最大返回邮件数。

详细介绍

mailport

将 Gmail 邮件、会话和标签作为 MCP 工具，通过 Gmail API 进行交互。mailport 是对 Gmail 参考 MCP 服务核心功能的全新实现，采用了新名称：根据公开的 Gmail API 文档编写全新代码，不复制品牌元素。

工具（核心子集，共 10 个）

list_messages、get_message、list_threads、get_thread、 list_labels、send_message、create_draft、modify_message、 trash_message、create_label。

更广泛的 Gmail 功能还包括标签更新/删除、草稿获取/更新/删除/发送、邮件删除和 batchModify、历史记录、个人资料/设置/监听，以及附件下载；这些功能不在此子集中。

设置

设置 Google OAuth 访问令牌：

export GOOGLE_ACCESS_TOKEN=ya29....

也可以通过 GMAIL_API_URL 覆盖 API 基础 URL （默认值为 https://gmail.googleapis.com/gmail/v1）。如果未设置令牌，每次工具调用都会失败，并指出缺少的变量。

命令行界面

npx @reneturcios/mailport list_messages '{"query":"in:inbox","max_results":5}'
npx @reneturcios/mailport mcp        # stdio MCP server

每个工具名称都是一个子命令，接受一个 JSON 对象参数。

MCP 客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "mailport": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@reneturcios/mailport", "mcp"],
      "env": { "GOOGLE_ACCESS_TOKEN": "ya29...." }
    }
  }
}

Docker

docker run -i -e GOOGLE_ACCESS_TOKEN ghcr.io/cloudcorprecords/mailport

开发

npm install
npm run build
npm test

许可证

MIT

评论

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。