Gmail MCP Agent
🚀 🤖 Gmail MCP Agent - 24時間体制のリード育成システム
このシステムは、総合的でエンタープライズ向けのリード育成システムです。MCP(Model Context Protocol)サーバーを介して、Gmailのアウトリーチキャンペーンを自動化し、インテリジェントなフォローアップ、レスポンスの追跡、24時間体制での運用を実現します。
🚀 クイックスタート
1. クローンとセットアップ
git clone https://github.com/brandononchain/GMAIL-MCP-Agent.git
cd GMAIL-MCP-Agent
pip install -r requirements.txt
2. Gmail APIの設定
- Google Cloud ConsoleからOAuth2認証情報を取得します。
credentials.jsonとして保存します。nurturing_config.jsonの送信元メールアドレスを更新します。
3. 24時間体制のシステムをデプロイする
# Dockerでのデプロイ(推奨)
./deploy.sh
# または手動でのデプロイ
docker-compose up -d
4. リード育成を開始する
# MCPクライアントを使用する
python mcp_client.py start 4
# または直接実行する
python run_nurturing.py
✨ 主な機能
✅ 自動化されたリード育成
- 24時間体制の運用 - Dockerコンテナ化により継続的に実行されます。
- インテリジェントなフォローアップ - 3日と7日後に自動的にシーケンスが実行されます。
- レスポンスの追跡 - Gmailの返信を監視し、分類します。
- リードスコアリング - エンゲージメントと関心度を追跡します。
- スマートなレスポンス - 関心のあるリードに自動的に返信します。
📊 MCPサーバーアーキテクチャ
- リモートコントロール - MCPプロトコルを介してシステムを制御します。
- リアルタイム監視 - ライブステータスとパフォーマンスを追跡します。
- Dockerデプロイメント - 本番環境で使用可能なコンテナ化です。
- ヘルスチェック - 自動回復とエラーハンドリングを行います。
- スケーラブルな設計 - エンタープライズ利用に対応しています。
🎯 メールキャンペーン管理
- CSVベースのリードリスト - 簡単な連絡先管理です。
- テンプレートシステム - Jinja2を使用したメールのパーソナライズです。
- レート制限 - Gmail APIのクォータを尊重します。
- 再開機能 - 中断したところから再開できます。
- 包括的なロギング - 完全な監査証跡が残ります。
📁 プロジェクト構造
├── send_from_csv.py # メインのGmail送信スクリプト
├── lead_nurturer.py # 自動化されたリード育成システム
├── mcp_server.py # 24時間体制のMCPサーバー
├── mcp_client.py # コントロールインターフェース
├── lead_dashboard.py # 監視ダッシュボード
├── run_nurturing.py # 自動化実行スクリプト
├── contacts.csv # リードデータベース(96の歯科医院)
├── body.txt # メールテンプレート
├── credentials.json # Gmail APIの認証情報
├── nurturing_config.json # システム設定
├── gmail_sync_state.json # Gmailの増分同期状態(自動生成)
├── requirements.txt # Pythonの依存関係
├── Dockerfile # コンテナ設定
├── docker-compose.yml # デプロイメント設定
├── deploy.sh # ワンクリックデプロイ
└── DEPLOYMENT_GUIDE.md # 完全なセットアップガイド
🎮 コントロールコマンド
MCPクライアントインターフェース
# リード育成システムを開始する(4時間ごと)
python mcp_client.py start 4
# システムのステータスを確認する
python mcp_client.py status
# リードレポートを取得する
python mcp_client.py report
# テストメールを送信する
python mcp_client.py test your-email@example.com
# 最近のログを表示する
python mcp_client.py logs 100
# システムを停止する
python mcp_client.py stop
直接実行するスクリプト
# 単一のリード育成サイクルを実行する
python lead_nurturer.py
# リードダッシュボードを表示する
python lead_dashboard.py
# CSVからメールを送信する
python send_from_csv.py contacts.csv --body_file body.txt
📊 現在のキャンペーン
歯科医院へのアウトリーチ
- ターゲット:シカゴの96の歯科医院
- メッセージ:歯科医院向けのAIリードフォローアップシステム
- フォローアップスケジュール:初回接触から3日と7日後
- 予想結果:20 - 30%のレスポンス率、10 - 15%のコンバージョン率
メールテンプレート
Hi {{first_name}},
Did you know many dental practices lose 20–30% of new patient inquiries because follow-ups slip through the cracks?
We've built an AI agent that automatically follows up with every lead via SMS/email and books them straight into your calendar.
Clients typically see 5–9 extra appointments in the first 30 days.
Have time for 10-min demo call this week?
Thank you,
Brandon
Quantra Labs
🔧 設定
環境変数
# Gmail APIの設定
CREDENTIALS_FILE=credentials.json
TOKEN_FILE=token.json
# リード育成設定
PER_MINUTE=12
RESUME=false
LOG_FILE=send_log.csv
# MCPサーバー設定
MCP_SERVER_PORT=8000
LOG_LEVEL=INFO
リード育成設定
{
"sender_email": "your-email@domain.com",
"follow_up_schedule": {
"followup_1_days": 3,
"followup_2_days": 7
},
"automation": {
"check_responses_interval_hours": 4,
"auto_respond_to_interest": true
}
}
📈 パフォーマンスメトリクス
予想結果
- レスポンス率:初回アウトリーチから20 - 30%
- フォローアップレスポンス:フォローアップから40 - 60%
- コンバージョン率:関心のあるリードへの10 - 15%
- 自動化カバレッジ:80%のレスポンスを自動的に処理
- 稼働率:Dockerの再起動ポリシーにより99.9%
監視
- リアルタイムのリードスコアリングとステータス追跡
- レスポンス率分析とコンバージョンメトリクス
- システムの健全性監視とエラー報告
- すべてのインタラクションの完全な監査証跡
🚀 デプロイメントオプション
Docker(推奨)
# ワンクリックデプロイ
./deploy.sh
# 手動デプロイ
docker-compose up -d
ローカル開発
# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt
# リード育成システムを実行する
python run_nurturing.py
本番サーバー
# Systemdサービス
sudo cp lead-nurturing.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl enable lead-nurturing
sudo systemctl start lead-nurturing
🔒 セキュリティとプライバシー
- ローカルデータストレージ - すべてのデータはあなたのサーバーに留まります。
- OAuth2認証 - 安全なGmail APIアクセスです。
- 外部サービスなし - データは第三者に送信されません。
- 暗号化された認証情報 - 安全な認証情報管理です。
- 監査ロギング - 完全なアクティビティ追跡が行われます。
📞 サポートとドキュメント
- デプロイメントガイド:
DEPLOYMENT_GUIDE.md - リード育成ガイド:
NURTURING_README.md - デバッグレポート:
DEBUG_REPORT.md - Dockerセットアップ:
docker-compose.yml
🎯 使用例
営業アウトリーチ
- B2Bのリード生成と育成
- 自動化されたフォローアップシーケンス
- レスポンス追跡とリードスコアリング
マーケティングキャンペーン
- メールマーケティングの自動化
- A/Bテストと最適化
- パフォーマンス分析
顧客成功
- オンボーディングメールシーケンス
- 契約更新とアップセルキャンペーン
- 顧客フィードバック収集
📊 システムアーキテクチャ
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ MCP Client │◄──►│ MCP Server │◄──►│ Lead Nurturer │
│ (Control) │ │ (24/7 Service) │ │ (Automation) │
└─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘
│
▼
┌──────────────────┐
│ Gmail API │
│ (Email System) │
└──────────────────┘
🏆 エンタープライズ機能
- 24時間体制の運用 - 継続的な自動化
- スケーラブルなアーキテクチャ - 数千のリードを処理
- 専用の監視 - リアルタイムダッシュボード
- エラー回復 - 自動的な障害ハンドリング
- 監査コンプライアンス - 完全なアクティビティロギング
- Dockerデプロイメント - 本番環境で使用可能なコンテナ化
あなたのリード育成を自動化しませんか? 🚀
このシステムは本番環境で使用可能で、完全な自動化、監視、24時間体制の運用でエンタープライズ規模のメールキャンペーンを処理できます。
📄 ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。詳細はLICENSEファイルを参照してください。
🤝 コントリビューション
コントリビューションは大歓迎です!プルリクエストを送信してください。
📧 お問い合わせ
- 作者:Brandon
- 会社:Quantra Labs
- リポジトリ:GMAIL-MCP-Agent

Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.4K
4.5ポイント

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
15.2K
4.8ポイント

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
43.1K
4.7ポイント

Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
24.6K
4.5ポイント

Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
13.1K
4.3ポイント

Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
16.0K
5ポイント

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
14.6K
5ポイント

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.4K
4.5ポイント

