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DragApp — Gmail & Whatsapp For AI Tools (Shared Inbox MCP Server)

DragApp — Gmail & Whatsapp For AI Tools (Shared Inbox MCP Server)

本地服务
github.com/nick-timms通信协作14 周前更新

关于 DragApp — Gmail & Whatsapp For AI Tools (Shared Inbox MCP Server)

DragApp MCP Server 让团队通过兼容 MCP 的 AI 客户端管理 DragApp 共享邮箱和 WhatsApp 收件箱,涵盖会话处理、看板、知识库、任务及分析。

主要功能

  1. 01读取、搜索和回复邮件会话
  2. 02发送 WhatsApp 消息并查看对话
  3. 03管理看板、卡片、标签和联系人
  4. 04创建和更新知识库文章
  5. 05查看响应时间与活动分析
  6. 06管理自动化和任务

适用场景

  1. 01查找支持看板中的未读消息
  2. 02起草客户邮件回复
  3. 03移动或分配会话与任务
  4. 04搜索帮助文章及团队响应数据

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 DragApp 邮件、WhatsApp、看板、卡片、知识库、分析等操作工具。支持托管远程连接器和本地配置的服务端。

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": {
"drag": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dragapp/mcp-server"
],
"env": {
"DRAG_API_KEY": "<DRAG_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @dragapp/mcp-server
需要配置的环境变量
DRAG_API_KEY密钥Your DragApp API key. Get it from app.dragapp.com → Settings → Integrations.

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@dragapp/mcp-server0.1.5

工具

47

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

此工具无需参数。

详细介绍

DragApp MCP Server

适用于 DragApp 的 MCP 服务——面向团队的 AI 赋能电子邮件与 WhatsApp。可通过 Claude、ChatGPT、Cursor 或任何兼容 MCP 的 AI 工具读取和回复电子邮件、发送 WhatsApp 消息、搜索会话、管理看板等。

设置

最快方式:从 AI 客户端连接(托管)

将此 URL 添加为自定义连接器:

https://app.dragapp.com/mcp
  • Claude — 设置 → 连接器 → 添加自定义连接器 → 粘贴 URL
  • ChatGPT — 设置 → 连接器 → 添加 → 粘贴 URL
  • Gemini — 使用相同的 URL 将其添加为远程 MCP 服务

连接时,会打开一个 Drag 页面,要求输入一次 API 密钥 (DragApp → 设置 → 集成)。密钥经验证后会作为访问令牌交给客户端;服务不会存储任何内容,连接流程也绝不会将密钥放入 URL。适用于任何支持远程 MCP 连接器(OAuth 2.1 + PKCE、动态客户端注册)的客户端。无需安装。

本地(配置文件客户端:Cursor、Windsurf、Claude Code)
1. 获取 API 密钥

前往 DragApp → 设置 → 集成 → 复制 API 密钥。

2. 连接到 AI 工具

Claude Desktop — 添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "dragapp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@dragapp/mcp-server"],
      "env": {
        "DRAG_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Cursor — 添加到 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "dragapp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@dragapp/mcp-server"],
      "env": {
        "DRAG_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

适用于任何兼容 MCP 的客户端——ChatGPT、Windsurf、Claude Code 等。

可以做什么

向 AI 助手提问:

  • “显示支持看板上的未读电子邮件”
  • “阅读来自 Acme Corp 的最新电子邮件并起草回复”
  • “将所有账单会话移至‘已完成’列”
  • “搜索销售看板中提到‘invoice’的电子邮件”
  • “本周团队的平均回复时间是多少?”
  • “列出所有知识库文章”
  • “在帮助中心搜索发票的处理方式”
  • “将支持看板上的最新电子邮件分配给 Sarah”
  • “在支持看板上创建一个分配给 Sarah 的任务”

工具

电子邮件(8 个工具)

list_threads · get_thread · reply_to_thread · send_new_email · search_threads · filter_threads · move_thread · move_threads_bulk

看板(5 个工具)

list_boards · get_board · list_columns · list_board_members · list_teams

卡片(6 个工具)

list_cards_in_column · get_card · create_card · update_card · move_card · archive_card

标签(4 个工具)

list_labels · add_label_to_thread · remove_label_from_thread · toggle_labels

联系人(3 个工具)

search_contacts · get_contact_conversations · create_contact

知识库(5 个工具)

list_articles · get_article · create_article · update_article · search_knowledge

分析(4 个工具)

get_response_times · get_avg_response_time · get_daily_activity · get_closed_activity

自动化(3 个工具)

list_automations · toggle_automation · toggle_ai_drafts

WhatsApp(4 个工具)

send_whatsapp_message · send_whatsapp_template · list_whatsapp_templates · get_whatsapp_conversation

评论(2 个工具)

add_comment · get_comment

标签(2 个工具)

list_tags · add_tag_to_card

任务(1 个工具)

create_task

12 个类别共 47 个工具。

开发

git clone https://github.com/nick-timms/drag-mcp-server.git
cd drag-mcp-server
npm install
cp .env.example .env  # add your API key
npm run build
npm start
提交前密钥扫描钩子

这是一个公开仓库。提交前,请安装提交前钩子,以便 gitleaks 扫描暂存的更改,检查其中是否包含密钥(密钥、JWT、令牌):

pip install pre-commit   # one-time, if you don't have it
pre-commit install       # installs the git hook in this repo

随时可以手动对所有内容运行扫描:

pre-commit run --all-files

该钩子使用 .gitleaks.toml。每次推送和拉取请求时,CI 也会运行相同的扫描(.github/workflows/secret-scan.yml);npm publish 还会运行压缩包检查(scripts/check-tarball.mjs),如果构建后的软件包包含任何已知敏感词,就会阻止发布。

许可证

MIT

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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。