Giggal.ai

Giggal.ai MCP 服务

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无需离开 Claude、ChatGPT、Cursor、VS Code 或任何其他 MCP 客户端，即可验证兜底、全接收和受 SEG 保护的电子邮件地址。这是 Giggal.ai 的官方模型上下文协议服务。Giggal.ai 是一款兜底邮箱验证工具，可确认那些被其他验证工具判定为“有风险”或“未知”而放弃的邮箱是否存在。

MCP URL:  https://mcp.giggal.ai/mcp

为什么选择 Giggal.ai

大多数工具会放弃验证难以处理的地址。Giggal.ai 通过 SMTP 深入检查邮箱是否存在；在其他工具无法判断时，返回真实的可送达性结果：

• 兜底和全接收域名：即使地址对应的用户不存在，也会接受所有地址
• 受 SEG 保护的收件箱：位于 Proofpoint、Mimecast 和 Barracuda 之后，会阻止大多数验证工具依赖的检查
• 有风险的 B2B 联系人：竞争对手会将其标记并丢弃，约占典型名单的 30%；Giggal.ai 可将其找回并确认可送达

标准商务名单的准确率达 99%，退信率低于 3%，直接通过你的 AI 助手获取结果。

获取 API 密钥

在 emailverifier.giggal.ai 注册，即可获得 1,000 次免费验证额度，无需信用卡，然后从 Developer API 标签页复制密钥。Claude 和 ChatGPT 通过 OAuth 连接，无需密钥。下方的 IDE 和命令行客户端使用该密钥作为 Bearer 令牌。

连接 AI 客户端

Claude

将 Giggal.ai 添加为自定义连接器。无需配置文件或 API 密钥。

1. 打开 Settings → Connectors（网页版或桌面应用）。
2. 点击 Add → Add custom connector。
3. 将其命名为 Giggal.ai，粘贴 MCP URL，然后点击 Add。
4. 打开 Giggal.ai 连接器并点击 Connect。
5. 点击 Allow，授予 verify:read 权限（验证地址、检查额度、查询过往验证记录）。

ChatGPT

将 Giggal.ai 添加为自定义插件，通过 OAuth 连接。

1. 在侧边栏中打开 Plugins，然后点击右上角的 +。
2. 将其命名为 Giggal.ai，将 Server URL 设为 MCP URL，选择 Authentication → OAuth，勾选确认框，然后点击 Create。
3. 打开插件，点击 Connect，然后点击 Sign in with Giggal.ai。
4. 点击 Allow，授予 verify:read 权限。

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user giggal \
  https://mcp.giggal.ai/mcp \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

如果已有 giggal 服务，请先运行 claude mcp remove giggal --scope user，然后重新添加。

Cursor、Windsurf 和 Cline

将以下配置添加到 MCP 配置文件：

• Cursor：~/.cursor/mcp.json（或项目中的 .cursor/mcp.json）
• Windsurf：~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
• Cline：cline_mcp_settings.json（在 Cline MCP 设置中打开）

{
  "mcpServers": {
    "giggal": {
      "url": "https://mcp.giggal.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

VS Code

添加到 .vscode/mcp.json。VS Code 使用 servers，而不是 mcpServers：

{
  "servers": {
    "giggal": {
      "url": "https://mcp.giggal.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Zed

添加到 ~/.config/zed/settings.json：

{
  "context_servers": {
    "giggal": {
      "source": "custom",
      "url": "https://mcp.giggal.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Codex

添加到 ~/.codex/config.toml：

[mcp_servers.giggal]
url = "https://mcp.giggal.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "GIGGAL_API_KEY"

Codex 会从环境变量中读取密钥。设置环境变量并重新加载 shell，然后完全退出并重新打开 Codex：

echo 'export GIGGAL_API_KEY="tp_live_..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

---

添加后重启客户端，然后直接提问：

[email protected] 是否可送达？

工具

工具	功能
verify_emails	验证单个地址或整个列表，并返回明确的有效或无效结果，包括其他工具会放弃处理的兜底和全接收域名
get_verification_details	获取任务的完整详情：逐个地址的状态、原因代码和可送达性评分
get_credit_balance	在开始大量验证前检查剩余验证额度

所有工具均为只读。

此服务的功能

• 使用模型上下文协议，让 AI 助手能够调用上述工具
• 提供 OpenAPI 3.1 规范，供 ChatGPT 自定义 GPT（GPT Actions）使用
• 运行 OAuth 2.1 授权服务，让 AI 客户端能够对用户进行身份验证
• 封装 Giggal.ai 验证 API，不会重新实现验证逻辑

在本地运行（自托管）

想运行自己的实例，而不是使用托管服务？giggal-mcp 命令是一个小型 stdio 服务，可使用你自己的 Developer API key 调用公开的 Giggal.ai API。无需数据库、无需 OAuth，也无需托管任何内容。

从源代码运行：

npm install
npm run build
GIGGAL_API_KEY=tp_live_... npm run start:local

使用 Docker：

docker build -t giggal-mcp .
docker run -i --rm -e GIGGAL_API_KEY=tp_live_... giggal-mcp

在 MCP 客户端中（指向你本地构建的副本）：

{
  "mcpServers": {
    "giggal": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/giggal-mcp/dist/local/index.js"],
      "env": { "GIGGAL_API_KEY": "tp_live_..." }
    }
  }
}

它与托管服务提供相同的三个工具。GIGGAL_API_BASE 可选地覆盖 API 基础地址（默认为 https://api.giggal.ai/v1）。

关于此代码库

此代码库为 https://mcp.giggal.ai/mcp 上的托管服务（OAuth，无需配置）和上述本地 stdio 服务（giggal-mcp，使用你自己的 API key）提供支持。两者都提供相同的三个工具，并调用 Giggal.ai 验证 API 来完成实际工作。发布此代码库是为了提高透明度。

如需 JavaScript 和 Python 的 REST API 示例，请参阅 Giggal.ai 邮箱验证器开发者中心。

端点

托管服务提供以下端点：

• POST /mcp MCP JSON-RPC（主协议端点）
• GET /mcp MCP SSE 流（从服务端向客户端发送通知）
• GET /openapi.json OpenAPI 3.1 规范（适用于 GPT Actions）
• POST /oauth/register 动态客户端注册（RFC 7591）
• GET /oauth/authorize 用户授权页面
• POST /oauth/token 访问令牌交换
• POST /oauth/revoke 撤销令牌
• GET /.well-known/oauth-authorization-server 服务元数据
• GET /health 健康检查

许可证

MIT。请参阅 LICENSE。