邮件分析与自动回复系统

一款基于AI的智能邮件分析与自动回复系统,提供情感分析、紧急程度检测、自动分类及智能回复生成功能,适用于客户支持、销售咨询等场景。

  • by NassimKhaldi
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  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 NassimKhaldi/Email-Analyser-

使用说明

🤖 AI邮件分析器与自动回复器

一个由(某技术/平台)驱动的智能邮件分析与自动回复系统 DeepSeek V3.1 (免费), 模型上下文协议(MCP), Express.js,以及 n8n 用于工作流自动化。

✨ 特点

  • 📊 表格/数据图表 基于人工智能的电子邮件分析

    • 情感分析(正面/中性/负面)
    • 紧急程度检测(低/中/高)
    • 自动分类(支持/销售/咨询/投诉/反馈)
    • 关键点提取
    • 行动项识别
  • ✍️ 智能自动回复生成

    • 情境感知的响应生成
    • 多种语气选项(专业/友好/正式/体贴)
    • 适应邮件内容和情感
  • 🔗(此符号在中文中无直接对应含义,通常表示链接或连接) 已准备好集成

    • RESTful API端点
    • n8n 支持 webhook
    • 用于代理集成的MCP工具定义

🚀 开始使用

先决条件

  • Node.js >= 18.0.0
  • npm 版本大于等于 9.0.0
  • OpenRouter API密钥(用于DeepSeek V3.1)

安装

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/NassimKhaldi/ai-email-analyzer.git
cd ai-email-analyzer
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 配置环境变量:
# Copy the example env file
cp .env.example .env

# Edit .env and add your API key
  1. 启动服务器:
npm start

服务器将在 http://localhost:3000

📡 API 接口端点

1. 分析电子邮件

分析电子邮件内容并提取见解。

POST /api/analyze-email
Content-Type: application/json

{
  "subject": "Urgent: Product Issue",
  "body": "I'm having trouble with your product...",
  "sender": "customer@example.com",
  "priority": "high"
}

回答:

{
  "success": true,
  "analysis": {
    "summary": "Customer reporting product issue",
    "sentiment": "negative",
    "urgency": "high",
    "category": "support",
    "keyPoints": ["product issue", "urgent attention needed"],
    "actionRequired": "Technical support response required",
    "suggestedTone": "empathetic",
    "priority": "urgent"
  }
}

2. 生成自动回复

生成一封合适的电子邮件回复。

POST /api/generate-response
Content-Type: application/json

{
  "subject": "Urgent: Product Issue",
  "body": "I'm having trouble with your product...",
  "sender": "customer@example.com",
  "tone": "empathetic"
}

回答:

{
  "success": true,
  "response": {
    "subject": "Re: Urgent: Product Issue",
    "greeting": "Dear Customer,",
    "body": "Thank you for reaching out...",
    "closing": "We appreciate your patience.",
    "signature": "Best regards,\nSupport Team",
    "fullResponse": "Complete formatted email..."
  }
}

3. 处理邮件(合并)

一次调用即可分析邮件并生成回复。

POST /api/process-email
Content-Type: application/json

{
  "subject": "Question about pricing",
  "body": "I'd like to know more about your pricing plans...",
  "sender": "prospect@example.com"
}

4. n8n Webhook(网络钩子)

用于n8n工作流集成的终端点。

POST /webhook/email
Content-Type: application/json

{
  "subject": "...",
  "body": "...",
  "sender": "..."
}

🔧 配置

环境变量

变量 描述 默认值
OPENROUTER_API_KEY 您的OpenRouter API密钥 必填
PORT 服务器端口 3000
NODE_ENV 环境模式 开发环境
SITE_URL 您的网站URL http://localhost:3000
SITE_NAME 您的网站名称 AI 邮件分析器
N8N_WEBHOOK_URL n8n Webhook URL -

🔌 n8n 集成

  1. 在n8n中创建一个新的工作流
  2. 添加一个指向以下地址的Webhook节点: http://localhost:3000/webhook/email
  3. 添加电子邮件触发器(IMAP、Gmail 等)
  4. 将电子邮件数据连接到Webhook
  5. 使用回复发送自动回复

示例n8n工作流:

[Email Trigger] → [HTTP Request to /webhook/email] → [Send Email with response]

🛠️ MCP 集成

这些电子邮件工具与MCP兼容,并且可以与AI代理集成:

const { mcpTools } = require("./tools/emailTool");

// Use with MCP server
mcpServer.addTools([mcpTools.analyzeEmail, mcpTools.generateAutoResponse]);

📝 开发

以开发模式运行,启用自动重载:

npm run dev

项目结构

ai-email-analyzer/
├── server.js              # Express server
├── tools/
│   └── emailTool.js      # Email analysis & response generation
├── package.json
├── .env
└── README.md

🤝 贡献

欢迎贡献!请随时提交拉取请求。

📄 许可证

这个项目遵循MIT许可证授权——详见 许可证 文件中详述。

📧 支持

对于问题和疑问,请在(相关平台/系统)上提交一个议题 GitHub。


由……制作 纳西姆·哈尔迪