agentmail-mcp
AgentMail MCPサーバーは、AIアシスタント向けのメールツールです。Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurf、またはその他のMCP互換クライアントでAgentMailをセットアップする際に使用します。受信トレイの管理、メールの送受信、スレッド処理のためのツールを提供します。
description の原文を見る
AgentMail MCP server for email tools in AI assistants. Use when setting up AgentMail with Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf, or other MCP-compatible clients. Provides tools for inbox management, sending/receiving emails, and thread handling.
SKILL.md 本文
AgentMail MCP Server
AgentMail を任意の MCP 対応 AI クライアントに接続します。3 つのセットアップオプションが利用可能です。
前提条件
console.agentmail.to から API キーを取得してください。
オプション 1: Remote MCP(最もシンプル)
インストール不要。ホストされている MCP サーバーに直接接続します。
URL: https://mcp.agentmail.to
認証: Smithery 経由の OAuth 2.0。リモートサーバーは環境変数の API キーを受け付けません — 401 Bearer error="invalid_token" を返し、MCP クライアントを https://auth.smithery.ai/agentmail の OAuth 認可サーバーにリダイレクトします。MCP クライアントが初回接続時にブラウザベースの同意フローを自動的に処理します。
MCP クライアント設定に以下を追加してください:
{
"mcpServers": {
"AgentMail": {
"url": "https://mcp.
...
詳細情報
- 作者
- agentmail-to
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/agentmail-to/agentmail-skills / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。