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Outlook Email Processor

電子メール処理機能を提供するMCPサーバーで、MongoDBの意味検索とSQLiteの効率的な保存を統合しています
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Outlookメール処理MCPサーバーとは?

これは多機能のMCPサーバーで、Outlookからメールを抽出し、日付範囲でフィルタリングしてから、SQLiteデータベースに保存します。また、ベクトル埋め込みを生成して意味検索を実現し、MongoDBと統合することもできます。

Outlookメール処理MCPサーバーの使い方は?

特定の日付範囲を設定することで、Outlookメールを処理できます。まず、すべての依存関係をインストールし、設定ファイルの指示に従って操作すると、使用を開始できます。

適用シナリオ

このサーバーは、大量の電子メールを効率的に管理する必要がある企業ユーザー、特に関連情報をすばやく見つけたい人に最適です。

主要機能

日付範囲フィルタリングユーザーが指定した開始日と終了日に基づいてメールをフィルタリングできます。
複数メールボックスサポート複数のOutlookメールボックスアカウントのデータ同期をサポートします。
意味検索エンジンMongoDBを利用してベクトル埋め込みを保存し、よりスマートな検索体験をサポートします。
自動再試行機能一時的な接続問題が発生した場合、システムは接続を再確立しようとします。

利点と制限

利点
強力な意味検索機能。
効率的なメール保存ソリューション。
新機能の拡張が容易。
制限
Microsoft Outlookをローカルにインストールする必要があります。
ハードウェア性能に一定の要求があります。

使い方

Python環境のインストール
Python 3.10以上のバージョンがインストールされていることを確認し、仮想環境を作成します。
プロジェクトリポジトリのクローン
GitHubまたは他のソースからコードを取得します。
環境変数の設定
設定ファイルを編集して、あなたの具体的なニーズに合わせます。
サービスの起動
サーバースクリプトを実行して、メールの処理を開始します。

使用例

直近2週間のメールを処理する直近2週間に送信または受信されたすべてのメールを処理する方法を示します。
複数のメールボックス間でデータを同期する複数のメールボックス間でメールデータを同期する方法を示します。

よくある質問

サーバーが起動しない場合はどうすればいいですか?
新しいメールボックスアカウントを追加するにはどうすればいいですか?

関連リソース

公式ドキュメント
サーバーの機能と使い方を全面的に理解します。
GitHubコードリポジトリ
ソースコードを確認し、コードに貢献します。
ビデオチュートリアル
詳細な操作ガイドを視聴します。
インストール
以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "outlook-email": {
      "command": "C:/Users/username/path/to/mcp-server-outlook-email/.venv/Scripts/python",
      "args": [
        "C:/Users/username/path/to/mcp-server-outlook-email/src/mcp_server.py"
      ],
      "env": {
        "MONGODB_URI": "mongodb://localhost:27017/MCP?authSource=admin",
        "SQLITE_DB_PATH": "C:\\Users\\username\\path\\to\\mcp-server-outlook-email\\data\\emails.db",
        "EMBEDDING_BASE_URL": "http://localhost:11434",
        "EMBEDDING_MODEL": "nomic-embed-text",
        "COLLECTION_NAME": "outlook-emails",
        "PROCESS_DELETED_ITEMS": "false"
      }
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。
A
Apple Notes MCP
Claudeデスクトップ版に対して、ローカルのApple Notesデータベースへのアクセスを提供するサーバーで、ノート内容の読み取りと検索をサポートします。
Python
201
4.3ポイント
M
MCP Server Weread
微信読書MCPサーバーは、微信読書のデータとAIクライアントをつなぐ軽量なサービスで、読書ノートとAIの深い対話を実現します。
TypeScript
365
4ポイント
M
MCP Obsidian
このプロジェクトは、ObsidianのLocal REST APIプラグインを通じてObsidianノートアプリとやり取りするMCPサーバーです。Obsidian内のファイルを操作および管理するためのさまざまなツールを提供し、ファイルのリスト表示、内容の取得、検索、内容の変更、ファイルの削除などが可能です。
Python
872
5ポイント
M
MCP Atlassian
MCPアトラシアンは、アトラシアンの製品(ConfluenceとJira)用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、クラウドとオンプレミスの両方のデプロイをサポートし、AIアシスタントの統合機能を提供します。
Python
1.2K
5ポイント
G
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
288
4.5ポイント
S
Supergateway
認証済み
スーパーゲートウェイは、標準入出力ベースのMCPサーバーをSSEまたはWebSocketを通じてアクセス可能なサービスに変換するツールです。リモートデバッグと統合を容易にします。
TypeScript
1.2K
5ポイント
M
MCP Logseq Server
LogSeqノートアプリとのインタラクションに使用されるMCPサーバーで、ノートコンテンツを操作するためのさまざまなAPIツールを提供します。
Python
172
4.1ポイント
S
Solana Docs MCP Server
TypeScriptベースのMCPサーバーで、シンプルなノートシステムを実装し、ノートの作成と要約機能をサポートします。
TypeScript
108
4.2ポイント
厳選MCPサービス
G
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
288
4.5ポイント
C
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
5.2K
4.7ポイント
E
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
261
4.8ポイント
B
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
714
4.5ポイント
G
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
79
4.3ポイント
U
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#
551
5ポイント
M
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
1.7K
5ポイント
S
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
273
4.5ポイント
AIbase
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