Lilith Emails
什麼是Lilith Email System?
Lilith Email System是一個智能郵件管理解決方案,它安全地將您的Gmail郵件同步到本地數據庫,自動對郵件內容進行分類、隱私保護處理和語義分析。系統通過Model Context Protocol (MCP)為AI助手提供安全的郵件訪問能力,讓您可以通過自然語言搜索和管理郵件,同時保護敏感信息。如何使用Lilith Email System?
使用分為三個主要階段:1) 配置Gmail賬戶並同步郵件到本地數據庫;2) 運行智能處理流程,對郵件進行分類、隱私保護和語義分析;3) 啟動MCP服務器,讓AI助手可以安全地訪問和處理您的郵件。整個過程注重隱私保護,敏感信息會被自動識別和脫敏。適用場景
適合需要頻繁處理大量郵件的用戶,特別是:需要快速查找歷史郵件的專業人士;關注隱私保護,不希望將郵件內容發送給第三方AI服務的用戶;希望通過自然語言與郵件系統交互,提高工作效率的團隊和個人。主要功能
Gmail安全同步
通過OAuth安全認證,將Gmail郵件增量同步到本地PostgreSQL數據庫,支持完整的郵件元數據和附件信息。
智能隱私保護
自動識別郵件隱私等級(公開、個人、敏感),對敏感內容進行脫敏處理,保護個人信息安全。
語義搜索
使用嵌入向量技術,支持自然語言語義搜索,理解查詢意圖而非簡單關鍵詞匹配。
MCP協議集成
通過Model Context Protocol為AI助手提供標準化的郵件訪問接口,支持多種AI工具和平臺。
即時更新
支持Gmail Pub/Sub推送通知,郵件變化時自動觸發同步和處理,保持數據最新。
多語言支持
自動檢測郵件語言,針對不同語言使用相應的NLP處理模型,確保處理準確性。
優勢
隱私優先:所有處理在本地進行,敏感信息不會洩露給第三方
智能分類:自動識別郵件類型和隱私等級,減少手動整理工作
自然交互:通過MCP協議,可以用自然語言與郵件系統對話
離線訪問:郵件數據存儲在本地,即使無網絡也能搜索查看
可擴展性:模塊化設計,支持自定義處理流程和集成
侷限性
初始配置複雜:需要設置數據庫、Gmail API和多個微服務
資源需求較高:需要運行PostgreSQL和多個AI模型服務
僅支持Gmail:目前主要針對Gmail郵箱系統
技術要求:需要一定的技術知識進行部署和維護
本地存儲:需要足夠的磁盤空間存儲郵件和向量數據
如何使用
環境準備
確保已安裝Python、PostgreSQL數據庫,並克隆了lilith-compose項目。創建.env文件配置數據庫連接和其他服務URL。
數據庫初始化
運行數據庫遷移,創建必要的表和索引。
添加Gmail賬戶
從Google Cloud Console下載OAuth客戶端密鑰,然後添加到系統中。
首次同步郵件
下載所有歷史郵件到本地數據庫。
智能處理
對郵件進行分類、隱私保護和語義分析處理。
啟動MCP服務器
啟動MCP服務器,讓AI助手可以訪問處理後的郵件數據。
使用案例
查找會議記錄
您需要查找上週關於項目評審會議的郵件,但記不清具體標題和發送人。
總結客戶溝通
需要快速瞭解與某個客戶近期的溝通情況和待辦事項。
查找技術文檔
需要找到同事發送的包含API文檔附件的郵件。
隱私保護搜索
搜索包含個人敏感信息的郵件,但希望系統自動脫敏顯示。
常見問題
我的郵件數據安全嗎?
支持哪些郵箱服務?
需要多少存儲空間?
如何處理新郵件?
可以同時管理多個Gmail賬戶嗎?
AI助手如何訪問我的郵件?
處理速度如何?
如何備份數據?
相關資源
GitHub倉庫
項目源代碼和最新更新
Model Context Protocol文檔
MCP協議官方規範
Google Cloud Console
獲取Gmail API憑證
PostgreSQL文檔
數據庫配置和管理指南
部署視頻教程
逐步部署和配置演示
問題反饋
報告問題和功能請求

Baidu Map
已認證
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
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一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
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Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
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EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
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一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
17.4K
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