resend/mcp-send-email

0
0 評論
325 Stars
這個MCP伺服器允許用戶直接通過Resend的API發送電子郵件,支持純文本和HTML格式、排程以及可自定義的寄件者、CC、BCC和回覆地址,並與Cursor和Claude Desktop無縫整合。
新增日期:
創建者:
Apr 25 2025
resend/mcp-send-email

resend/mcp-send-email

0 評論
325
0
resend/mcp-send-email
這個MCP伺服器允許用戶直接通過Resend的API發送電子郵件,支持純文本和HTML格式、排程以及可自定義的寄件者、CC、BCC和回覆地址,並與Cursor和Claude Desktop無縫整合。
新增日期:
Created by:
Apr 25 2025
Resend
精選

resend/mcp-send-email 是什麼?

resend/mcp-send-email MCP提供了一個強大的解決方案,用於以編程方式發送電子郵件。它支持純文本和HTML電子郵件格式,具有電子郵件排程、包括CC和BCC收件人以及設置回覆地址等功能。這是使用Resend的API構建,旨在與Cursor和Claude Desktop集成,使用戶能夠在他們的工作流程中撰寫和發送電子郵件,而無需複製和粘貼。這個MCP簡化了開發人員和團隊的電子郵件自動化和管理,確保可靠的交付和自定義選項,並通過經過驗證的域名和可配置的寄件者地址保持安全性。

誰會使用 resend/mcp-send-email?

  • 開發者
  • 客戶支持團隊
  • 市場行銷團隊
  • 使用自動化的商業專業人士
  • 整合電子郵件通知的團隊

如何使用 resend/mcp-send-email?

  • 步驟1:使用`git clone https://github.com/resend/mcp-send-email.git`將專案克隆到本地
  • 步驟2:使用`npm install`安裝依賴項
  • 步驟3:使用`npm run build`構建專案
  • 步驟4:創建Resend帳戶並生成API密鑰,驗證您的域名
  • 步驟5:在Cursor或Claude Desktop中,添加MCP伺服器配置,使用您的API密鑰和可選的寄件者/回覆地址
  • 步驟6:在聊天中準備電子郵件內容,替換收件人地址,選擇電子郵件腳本並發送
  • 步驟7:測試電子郵件投遞並根據需要調整設置

resend/mcp-send-email 的核心特徵與益處

主要功能
  • 發送純文本電子郵件
  • 發送HTML格式的電子郵件
  • 安排電子郵件進行未來發送
  • 添加CC和BCC收件人
  • 配置回覆地址
  • 配置寄件者電子郵件(需要驗證)
優點
  • 在工作流程中自動化電子郵件發送
  • 支持HTML豐富的電子郵件內容
  • 為活動或後續提供排程交付
  • 提供多收件人的靈活性
  • 通過經過驗證的域名確保可靠的投遞

resend/mcp-send-email 的主要使用案例與應用

  • 應用程序的自動通知電子郵件
  • 市場營銷電子郵件活動
  • 客戶服務跟進電子郵件
  • 內部團隊通信
  • 安排提醒和更新

resend/mcp-send-email 的常見問答

開發者

您可能也喜歡:

開發者工具

一款用於管理伺服器與客戶端互動的桌面應用程式,具備全面的功能。
一個為 Eagle 提供的 Model Context Protocol 伺服器,負責管理 Eagle 應用程式和數據來源之間的數據交換。
一個基於聊天的客戶端,直接在聊天環境中集成和使用各種 MCP 工具,以提高生產力。
一個 Docker 映像,承載多個 MCP 伺服器,透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
透過 MCP 協議提供 YNAB 帳戶餘額、交易及交易創建的訪問權限。
一個快速可擴展的MCP伺服器,用於管理多客戶的即時Zerodha交易操作。
一個遠端SSH客戶端,方便安全、基於代理訪問MCP伺服器,以便利用遠端工具。
一個基於Spring的MCP伺服器,整合了AI能力以管理和處理Minecraft模組的通信協議。
一款具有基本聊天功能的極簡MCP客戶端,支持多種模型和上下文交互。
一個安全的MCP伺服器,讓AI代理與身份驗證器應用程式互動以獲取2FA代碼和密碼。

雲端平台

一個基於 Spring 的 Cloud Foundry 聊天機器人,與 AI 服務、MCP 和 memGPT 集成,以實現先進的功能。
一個展示通過MCP工具和Tambo進行Supabase集成的React應用程序,註冊UI組件。
使用boto3自動化AWS服務的MCP伺服器創建,簡化開發的伺服器設置。
演示專案,展示如何將 MCP 協議整合至 Azure OpenAI,以實現無縫的 AI 應用互動。
一個在AWS Lambda上托管的無伺服器MCP,透過API Gateway與AWS Bedrock互動以進行AI模型處理。
一個動態的MCP伺服器,方便與Etherscan的API互動以檢索區塊鏈數據。
一個伺服器-客戶端的 MCP,促進 AI 服務和存儲系統之間的通信和數據交換。
Spring Link 促進在統一環境中有效地鏈接和管理多個 Spring Boot 應用程序。
透過 REST API 與 SharePoint Online 互動,支援網站、清單和使用者管理功能。
一套全面的容器,用於高效的微服務部署和管理。

通訊

一個利用AI和WhatsApp API來增強訊息功能和自動化的伺服器。
一個整合LINE Messaging API的伺服器,用於連接AI代理與LINE官方帳號,實現消息交換和用戶資料檢索。
一個使用 Africa's Talking API 在多個非洲國家管理話費充值和交易的服務器。
一個具有HTTP介面的MCP伺服器實現,提供核心通信功能。
一個基於 Python 的客戶端,通過消息傳遞協議促進各組件之間的通信。
一個協議,用於通過可自定義的 MCP 配置,在 Chatwork 內部啟用 AI 驅動的操作和集成。
一個基於 Python 的 MCP,集成了 Gemini 客戶端和 MCP 服務器,以促進通信和數據交換。
通過實現MCP來啟用DingTalk集成,以實現DingTalk生態系統內的通信、數據交換和自動化。
一個針對學習設計的自定義 MCP 客戶端,基於 dolphin-mcp,支持資源管理和通訊。
一個基於Python的MCP伺服器,管理遠端程序調用和模組化應用的客戶端伺服器通信。