I built email infrastructure for AI agents: send, receive, parse, and reply over MCP
Drin предоставляет полноценный почтовый ящик для агентов: поддерживает отправку, приём входящих писем, парсинг в структурированные данные, ведение контекста переписки, webhooks, sandbox-тестирование и approval-гейты для исходящих писем. Всё это доступно через API, CLI и MCP-сервер, что позволяет легко интегрировать email-цикл в AI-агентов.
Технологии: API (REST), CLI, MCP protocol, Docker, Webhooks
Как применить
1. Зарегистрироваться в Drin (бесплатный sandbox) и протестировать отправку/приём через MCP-интеграцию с Python-агентом. 2. Написать небольшой proof-of-concept для стоматологии: приём записи по email с парсингом и ответом. 3. Оценить стоимость и удобство для клиента, подготовить кейс для предложения SMB-клиентам.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
modelcontextprotocol/python-sdk
Официальный Python SDK для реализации серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP).
skynetcmd/m3-memory
M3 Memory — это локальный фреймворк памяти для MCP-агентов, реализующий гибридный поиск (FTS5 + векторный + MMR) и предоставляющий 105 инструментов для сохранения и извлечения долгосрочного контекста AI-агентами.
unifapi-agent/agents
UnifAPI Agents — это открытый набор MCP-скиллов для AI-ассистентов (Claude, ChatGPT, Codex и др.), которые через публичные API выполняют SEO-аудиты, проверку GEO/AI-видимости, мониторинг бренда, оценку цен KOL и конкурентный анализ из публичных данных.