Gmail MCP Agent
🚀 🤖 Gmail MCP Agent - 24/7潛在客戶培育系統
這是一個全面的企業級潛在客戶培育系統,通過MCP(模型上下文協議)服務器實現Gmail外展活動的自動化,具備智能跟進、回覆跟蹤功能,可實現全天候運行。
🚀 快速開始
1. 克隆並設置項目
git clone https://github.com/brandononchain/GMAIL-MCP-Agent.git
cd GMAIL-MCP-Agent
pip install -r requirements.txt
2. 配置Gmail API
- 從Google Cloud Console獲取OAuth2憑證。
- 將其保存為
credentials.json。 - 在
nurturing_config.json中更新發件人郵箱。
3. 部署全天候系統
# 使用Docker部署(推薦)
./deploy.sh
# 或手動部署
docker-compose up -d
4. 開始培育潛在客戶
# 使用MCP客戶端
python mcp_client.py start 4
# 或直接執行
python run_nurturing.py
✨ 主要特性
✅ 自動化潛在客戶培育
- 全天候運行 - 通過Docker容器化實現持續運行。
- 智能跟進 - 在第3天和第7天自動執行跟進序列。
- 回覆跟蹤 - 監控Gmail中的回覆並進行分類。
- 潛在客戶評分 - 跟蹤參與度和興趣水平。
- 智能回覆 - 自動回覆有興趣的潛在客戶。
📊 MCP服務器架構
- 遠程控制 - 通過MCP協議控制系統。
- 即時監控 - 即時跟蹤狀態和性能。
- Docker部署 - 具備生產就緒的容器化能力。
- 健康檢查 - 自動恢復和錯誤處理。
- 可擴展設計 - 適用於企業級應用。
🎯 電子郵件活動管理
- 基於CSV的潛在客戶列表 - 方便的聯繫人管理。
- 模板系統 - 由Jinja2驅動的電子郵件個性化。
- 速率限制 - 遵守Gmail API配額。
- 恢復功能 - 可從上次中斷的位置繼續。
- 全面日誌記錄 - 完整的審計跟蹤。
📦 安裝指南
Docker(推薦)
# 一鍵部署
./deploy.sh
# 手動部署
docker-compose up -d
本地開發
# 安裝依賴
pip install -r requirements.txt
# 運行培育系統
python run_nurturing.py
生產服務器
# Systemd服務
sudo cp lead-nurturing.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl enable lead-nurturing
sudo systemctl start lead-nurturing
💻 使用示例
基礎用法
MCP客戶端接口
# 啟動培育系統(每4小時一次)
python mcp_client.py start 4
# 檢查系統狀態
python mcp_client.py status
# 獲取潛在客戶報告
python mcp_client.py report
# 發送測試郵件
python mcp_client.py test your-email@example.com
# 查看最近的日誌
python mcp_client.py logs 100
# 停止系統
python mcp_client.py stop
直接運行腳本
# 運行單次培育週期
python lead_nurturer.py
# 查看潛在客戶儀表盤
python lead_dashboard.py
# 從CSV文件發送郵件
python send_from_csv.py contacts.csv --body_file body.txt
📚 詳細文檔
項目結構
├── send_from_csv.py # 主要的Gmail發送腳本
├── lead_nurturer.py # 自動化培育系統
├── mcp_server.py # 24/7運行的MCP服務器
├── mcp_client.py # 控制接口
├── lead_dashboard.py # 監控儀表盤
├── run_nurturing.py # 自動化運行器
├── contacts.csv # 潛在客戶數據庫(96家牙科診所)
├── body.txt # 電子郵件模板
├── credentials.json # Gmail API憑證
├── nurturing_config.json # 系統配置
├── gmail_sync_state.json # Gmail增量同步狀態(自動創建)
├── requirements.txt # Python依賴項
├── Dockerfile # 容器配置
├── docker-compose.yml # 部署設置
├── deploy.sh # 一鍵部署腳本
└── DEPLOYMENT_GUIDE.md # 完整的設置指南
當前活動
牙科診所外展活動
- 目標:芝加哥的96家牙科診所。
- 信息:適用於牙科診所的AI潛在客戶跟進系統。
- 跟進時間表:首次聯繫後的第3天和第7天。
- 預期結果:20 - 30%的回覆率,10 - 15%的轉化率。
電子郵件模板
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
配置
環境變量
# Gmail API配置
CREDENTIALS_FILE=credentials.json
TOKEN_FILE=token.json
# 培育設置
PER_MINUTE=12
RESUME=false
LOG_FILE=send_log.csv
# MCP服務器設置
MCP_SERVER_PORT=8000
LOG_LEVEL=INFO
培育配置
{
"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
}
}
性能指標
預期結果
- 回覆率:首次外展活動的回覆率為20 - 30%。
- 跟進回覆率:跟進活動的回覆率為40 - 60%。
- 轉化率:轉化為有興趣潛在客戶的比例為10 - 15%。
- 自動化覆蓋率:自動處理80%的回覆。
- 正常運行時間:通過Docker重啟策略實現99.9%的正常運行時間。
監控
- 即時潛在客戶評分和狀態跟蹤。
- 回覆率分析和轉化指標。
- 系統健康監控和錯誤報告。
- 所有交互的完整審計跟蹤。
使用場景
銷售外展
- B2B潛在客戶生成和培育。
- 自動化跟進序列。
- 回覆跟蹤和潛在客戶評分。
營銷活動
- 電子郵件營銷自動化。
- A/B測試和優化。
- 性能分析。
客戶成功
- 新用戶入職電子郵件序列。
- 續約和追加銷售活動。
- 客戶反饋收集。
系統架構
┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ MCP Client │◄──►│ MCP Server │◄──►│ Lead Nurturer │
│ (Control) │ │ (24/7 Service) │ │ (Automation) │
└─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘
│
▼
┌──────────────────┐
│ Gmail API │
│ (Email System) │
└──────────────────┘
企業級特性
- 全天候運行 - 持續自動化。
- 可擴展架構 - 處理數千個潛在客戶。
- 專業監控 - 即時儀表盤。
- 錯誤恢復 - 自動故障處理。
- 審計合規 - 完整的活動日誌記錄。
- Docker部署 - 生產就緒的容器化。
🔧 技術細節
該系統基於Python構建,利用Gmail API實現電子郵件的發送和接收。通過MCP協議,系統可以實現遠程控制和即時監控。使用Docker容器化技術,確保系統能夠在不同環境下穩定運行。同時,系統還具備智能跟進、潛在客戶評分和自動回覆等功能,提高潛在客戶培育的效率和效果。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證 - 詳情請參閱LICENSE文件。
🤝 貢獻
歡迎貢獻代碼!請隨時提交拉取請求。
📧 聯繫信息
- 作者:Brandon
- 公司:Quantra Labs
- 倉庫:GMAIL-MCP-Agent

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