AI导哈

AI开发者生产力平台

一个本地运行的AI生产力服务器，提供邮件管理、GitHub分析、简历定制等功能。

  • by rayyan666
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在 GitHub 查看 rayyan666/MAIL-MCP

使用说明




一个由人工智能驱动的智能开发人员生产力平台。
管理电子邮件、分析GitHub存储库和定制简历——所有这些都可以在一个本地服务器上完成。



概述

Hermes是一个完全在本地机器上运行的双界面AI生产力服务器。它通过两个界面同时展示了五个由人工智能驱动的工具—— 模型上下文协议（MCP）服务器 对于克劳德桌面，以及 Flask HTTP API 支持内置的web UI。

服务器由以下设备供电 格罗克 (llama-3.3-70b-versatile)对于所有AI任务 女服务员 （Windows）或 独角兽 （Linux/macOS）作为生产WSGI层——在运行时自动选择，无需配置。

除了对Gmail、GitHub、Groq和arXiv/HuggingFace/PassWithCode的API调用外，没有任何数据离开您的机器。

能力

模块 说明
收件箱分拣机 获取Gmail并使用主题、发件人和内容的AI分析按优先级（关键、高、中或低）对每条消息进行分类。
电子邮件编辑器 通过Groq以可配置的语气生成专业电子邮件。支持通过Gmail API一键发送。
AI/ML搜索 深入研究arXiv、HuggingFace和PapersWithCode。返回排名论文、模型和结构化见解。
GitHub分析器 8个操作的完整投资组合分析：回购概述、提交活动、README质量评分、过时回购检测、AI代码审查、技术栈映射和依赖性审计。
简历定制 两阶段人工智能定制——JD分析，然后用比赛得分、差距分析和面试技巧重写简历。

建筑

通过MCP/HTTP层、工具、服务和外部API从Claude Desktop和浏览器UI进行完整的数据流。

项目结构

hermes/
├── main.py                        # Flask app + MCP server (WSGI entry point)
├── serve.py                       # Smart launcher — auto-detects OS and WSGI server
├── gunicorn.conf.py               # Gunicorn configuration (Linux/macOS)
├── logger.py                      # Structured logging
├── check_groq.py                  # API key diagnostic utility
│
├── tools/
│   ├── mail_fetcher.py            # Gmail fetch + Groq classification
│   ├── mail_writer.py             # Email generation + Gmail send
│   ├── ai_search.py               # Multi-source AI/ML research
│   ├── github_analyzer.py         # GitHub analysis — 8 actions
│   └── resume_tailor.py           # Two-phase resume tailoring
│
├── services/
│   ├── claude_service.py          # Groq client + shared AI helpers
│   ├── gmail_service.py           # Gmail OAuth 2.0 + API wrapper
│   └── github_service.py          # PyGithub wrapper — 8 analysis functions
│
├── ui/
│   └── index.html                 # Single-file dark UI — no build step required
│
├── tests/
│   ├── test_imports.py            # Module import smoke tests
│   ├── test_flask_routes.py       # HTTP endpoint tests (mocked)
│   ├── test_github_analyzer.py    # GitHub tool unit tests
│   └── test_resume_tailor.py      # Resume tailor unit tests
│
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── ci.yml                 # CI pipeline — lint, imports, unit tests
│
├── .env                           # Local secrets — never committed
├── .env.example                   # Environment variable template
└── requirements.txt

入门指南

先决条件

  • Python 3.11或更高版本
  • Groq API密钥 --免费等级足够
  • Gmail OAuth 2.0凭据(credentials.json 从谷歌云控制台）
  • GitHub个人访问令牌 repo 范围

安装

git clone https://github.com/rayyan666/MAIL-MCP.git hermes
cd hermes

python -m venv venv
venv\Scripts\activate          # Windows
# source venv/bin/activate     # Linux / macOS

pip install -r requirements.txt

配置

cp .env.example .env

编辑 .env:

GROQ_API_KEY=gsk_your_key_here
GH_TOKEN=ghp_your_token_here

地方 credentials.json （Gmail OAuth）在项目根目录中。

验证设置

python check_groq.py

跑

python serve.py

打开 http://localhost:5000 在您的浏览器中。

注： 从普通终端窗口而不是VS Code集成终端运行，以确保 .env 变量通过以下方式正确加载 python-dotenv.

运行模式

命令 描述
python serve.py 生产HTTP服务器——Windows上的服务员，Linux上的Gunicorn
python serve.py --mcp Claude Desktop的MCP stdio模式，HTTP服务器在后台运行
python serve.py --dev 启用调试模式的Flask开发服务器
PORT=8080 python serve.py 在自定义端口上运行

MCP集成

要将Hermes用作Claude Desktop的MCP服务器，请添加以下内容 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "hermes": {
      "command": "C:\\path\\to\\hermes\\venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\path\\to\\hermes\\serve.py", "--mcp"],
      "env": {
        "GROQ_API_KEY": "gsk_your_key",
        "GH_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面。将提供以下工具： get_emails, compose_email, search_ai_ml, github_analyzer, tailor_resume_tool.

API 参考

所有端点均可在 http://localhost:5000 并接受/返回JSON。

健康检查

GET /health

{ "status": "ok", "server": "waitress" }

收件箱分拣机

POST /tools/get_emails

{ "max_results": 10, "filter_priority": "all" }

电子邮件编辑器

POST /tools/compose_email

{
  "to": "recipient@example.com",
  "purpose": "Project status update",
  "key_points": ["Milestone completed", "Next steps"],
  "tone": "professional",
  "auto_send": false
}

AI/ML搜索

POST /tools/search_ai_ml

{ "query": "LoRA fine-tuning efficiency", "depth": "advanced", "max_results": 10 }

GitHub分析器

POST /tools/analyze_github

{ "action": "repo_overview", "ai_summary": true }

{ "action": "review_code", "repo": "hermes", "file_path": "main.py" }

可用操作： list_repos · repo_overview · commit_activity · readme_quality · stale_repos · review_code · tech_stack · audit_dependencies

简历定制

POST /tools/tailor_resume

{
  "role": "Senior ML Engineer",
  "company": "Google DeepMind",
  "job_description": "...",
  "existing_resume": "...",
  "mode": "full"
}

可用模式： full · quick · batch

环境变量

变量 必填 描述
GROQ_API_KEY ✅ Groq API密钥-从获取 console.groq.com
GH_TOKEN ✅ GitHub个人访问令牌 repo 范围
GMAIL_CREDENTIALS ✅ 路径 credentials.json --默认为项目根目录
PORT ❌ HTTP服务器端口--默认为 5000
GUNICORN_RELOAD ❌ 吃起来 true 在Linux上启用Gunicorn自动重新加载

重要提示： 使用 GH_TOKEN 而不是 GITHUB_TOKENThe GITHUB_ 前缀由GitHub Actions保留，不能用作自定义密钥名称。

发展

# Run full test suite
venv\Scripts\python -m pytest tests/ -v

# Run with coverage report
venv\Scripts\python -m pytest tests/ -v --cov=tools --cov=services --cov-report=term-missing

# Lint
venv\Scripts\python -m flake8 tools/ services/ main.py serve.py --max-line-length=130

# Diagnose API key issues
python check_groq.py

故障排除

ModuleNotFoundError: No module named 'fcntl' Gunicorn不支持Windows。使用 python serve.py 或 waitress-serve --port=5000 main:app 相反。

Groq 401 API密钥无效 密钥已过期或被吊销。跑 python check_groq.py 进行全面诊断。从以下位置获取替换密钥 console.groq.com/keys请注意，VS Code可能会缓存过时的代码 .env values——从普通终端窗口运行可以解决这个问题。

UI呈现为原始CSS文本 使用执行硬刷新 Ctrl+Shift+R。如果问题仍然存在，请确认Flask正在使用 send_from_directory(os.path.join(BASE_DIR, "ui"), "index.html") 在 main.py.

MCP工具未出现在Claude Desktop中 验证 serve.py --mcp 在中指定 claude_desktop_config.json。确保所有路径在Windows上使用双反斜杠。更改任何配置后重新启动Claude Desktop。

VS Code终端未加载 .env 添加 "python.terminal.useEnvFile": true 转换为VS代码用户设置（JSON），或从纯文本运行 cmd VS Code外的窗口。

路线图

  • []GitHub操作监视器——工作流状态和故障警报
  • []电子邮件至Issue桥——直接从电子邮件中创建GitHub问题
  • []批量恢复模式UI
  • []将结果导出为PDF
  • []暗/亮主题切换

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。看 许可证 了解详情。

建造于 雷扬666 ·技术支持： 格罗克 llama-3.3-70b·由服务员/Gunicorn服务·MCP通过 FastMCP

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