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mxHERO Mail2Cloud MCP

mxHERO Mail2Cloud MCP

本地服务
github.com/mxaiorg通信协作059 周前更新

关于 mxHERO Mail2Cloud MCP

mxHERO Mail2Cloud MCP 是连接 Mail2Cloud Advanced 多账户邮件搜索服务的 MCP 服务,面向需要检索企业邮件档案的团队和公司。它支持搜索海量邮件,并提供指向原始邮件的安全链接。

主要功能

  1. 01搜索已存储的邮件
  2. 02访问多账户邮件档案
  3. 03通过筛选器控制邮件采集
  4. 04提供原始邮件安全链接
  5. 05支持超出上下文窗口的邮件搜索

适用场景

  1. 01检索企业邮件档案中的历史信息
  2. 02按客户沟通等条件筛选邮件
  3. 03从搜索结果返回原始邮件链接

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 `email_search` 工具,通过认证凭据访问 Mail2Cloud Advanced 租户中存储的邮件。此仓库是 stdio 版本,也列出了 Streamable HTTP 和旧版 SSE 端点。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

mxHERO 多账户电子邮件搜索 MCP 服务

描述

此 MCP(模型上下文协议)服务是一个 Python 项目,可访问 mxHERO 的 Mail2Cloud Advanced 多账户电子邮件搜索服务。

模型上下文协议(MCP)是一种旨在规范模型与各种数据源和服务交互方式的框架。在此项目中,MCP 用于实现与 mxHERO Mail2Cloud Advanced 的无缝集成。Mail2Cloud Advanced 是一项面向公司电子邮件数据的高性能数据服务。Mail2Cloud Advanced 可连接公司的电子邮件服务,并优化内容,以便 AI 解决方案快速、可扩展且安全地访问这些内容。

架构

Mail2Cloud 专为有选择地从一个或多个账户捕获电子邮件而设计。强大的筛选器可检查邮件及其附件的任何方面,从而精细控制邮件选择。捕获的电子邮件随后会经过优化,并存储在专为电子邮件相关搜索设计的向量数据库的隔离租户中。此 MCP 通过经过身份验证的访问凭据访问租户中存储的电子邮件。

优势

使用 Mail2Cloud Advanced MCP 构建的解决方案在电子邮件数据搜索和知识恢复方面优于其他 AI 解决方案(研究)

  • 提供指向原始电子邮件的安全链接(可避免用户意外删除等情况)
  • 允许大模型搜索海量电子邮件存储库,远超其上下文窗口限制。
演示账户

为方便体验此 MCP,mxHERO 提供了预先加载数千封电子邮件的演示账户。有关演示电子邮件的更多信息,请参阅此处。

请参阅下方的“访问令牌”以获取令牌。

有关更多信息,请参阅:mxHERO Mail2Cloud Advanced 多电子邮件账户服务,包括架构和优化方案。

其他版本

Go 版本(以及预构建的二进制文件)可在此处获取。

可流式传输的 HTTP

此 MCP 仓库是“stdio”变体。HTTP 选项位于以下地址:

已实现的工具

email_search

搜索已存储的电子邮件

参数

  • query (str):电子邮件搜索查询

返回 搜索结果的 JSON

要求

  • Python 3.13 或更高版本
  • mxHERO Vector Search 令牌
访问令牌

安装

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/mxaiorg/mxmcp-py
  1. 如果尚未安装 uv,请安装:

    2.1 MacOS+Linux

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    

    2.2 Windows

    powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    
  2. 创建并设置项目:

    3.1 MacOS+Linux

    # 创建虚拟环境并激活
    uv venv
    source .venv/bin/activate
    
    # 锁定依赖项
    uv lock
    

    3.2 Windows

    # 创建虚拟环境并激活
    uv venv
    .venv\Scripts\activate
    
    # 锁定依赖项
    uv lock
    

使用方法

运行 MCP 服务

要启动 MCP 服务,请运行以下命令:

uv --directory /fullpath/PycharmProjects/mxmcp-py run src/mxmcp.py --token "my_token"

通常无需手动启动服务,客户端会为你启动,但确认一切正常运行会很有帮助。

将 Claude 用作客户端
  1. 编辑你的 claude_desktop_config.json:

    code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
    

    ……或使用你喜欢的 JSON 编辑器。

    • 如果文件不存在,你可能需要创建它。
  2. 添加配置:

  • 将 --directory 参数的值('/Users/...')替换为 Python 脚本的绝对路径(完整路径)。

    {
        "mcpServers": {
            "mxhero-mcp-server": {
                "command": "uv",
                "args": [
                    "--directory",
                    "/Users/your_user/Desktop/mxmcp-py",
                    "run",
                    "src/mxmcp.py",
                    "--token",
                    "<copy_your_token_here>"
                ]
            }
        }
    }
    

MCP 库

https://gofastmcp.com/servers/tools

注意

使用此客户端连接托管服务需要账户/API 密钥,并受我们的服务条款约束。

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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。