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🚀 MCP 邮箱验证
MCP 邮箱验证是一个轻量级的 模型上下文协议 (MCP) 服务器,它能让您的大语言模型(LLM)实时验证电子邮件地址。该工具借助 AbstractAPI 的电子邮件验证 API,可检查电子邮件格式、域名有效性和可传递性,非常适合集成到类似 Claude Desktop 的 AI 应用程序中,用于电子邮件验证。
🚀 快速开始
安装配置
- 克隆仓库
git clone https://github.com/Abhi5h3k/MCP-Email-Verify.git
cd MCP-Email-Verify
- 安装 UV 若您尚未安装 UV,可使用以下命令进行安装:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
验证安装版本:
uv --version
- 创建虚拟环境 使用 UV 创建虚拟环境:
uv venv
激活虚拟环境: 在 Windows 系统中:
.venv\Scripts\activate
- 安装依赖项 从 pyproject.toml 文件安装所需的依赖项:
uv install
运行服务器
- 设置环境变量 在项目根目录创建一个 .env 文件,并添加您的 AbstractAPI 密钥:
YOUR_API_KEY=your_api_key_here
- 启动服务器 安装完成后,运行以下命令启动 MCP Email Verify 服务:
uv start
使用方法
请求格式
要验证电子邮件地址,请向服务器发送以下格式的 POST 请求:
{
"email": "test@example.com"
}
响应格式
服务器将返回如下 JSON 响应:
{
"status": "成功或失败",
"message": "详细信息",
"data": {
"is_valid": true/false,
"reason": "原因"
}
}
✨ 主要特性
- 电子邮件验证:实时验证电子邮件地址。
- MCP 集成:与 MCP 兼容的 LLM 无缝连接。
- 快速部署:使用 Python 和 MCP SDK 快速部署。
📚 详细文档
什么是模型上下文协议 (MCP)?
从根本上讲,MCP 是一种标准化协议,旨在简化 AI 模型与外部系统之间的通信。可以把它想象成不同 AI 代理、工具和服务之间的通用语言。
MCP 架构
MCP 采用客户机 - 服务器架构:
观看演示视频
点击下方图片查看 MCP Email Verify 工具的视频演示:
需求
- Python:版本 3.11.0 或更高。
- UV:版本 0.6.9 或更高。
开发信息
项目代码托管在 GitHub,欢迎提交问题和拉取请求。
相关链接
- Smithery.ai 服务器:MCP 邮箱验证
- 文章:模型上下文协议 (MCP):AI 通信未来的 Beginners' 指南
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