MailboxValidator Email Validation MCP Server
OfficialMailboxValidator MCP サーバー
これは、MailboxValidator API 用のシンプルな Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装です。メールアドレスの検証結果を返します。
機能
包括的なメール検証: 構文、DNS、MX サーバー、高リスク、抑制リストなどをチェックし、メールアドレスに到達可能かどうかを確認します。
使い捨てメール: メールアドレスが一時的/使い捨てメールプロバイダーからのものかどうかを確認します。
フリーメール: メールアドレスがフリーメールプロバイダーからのものかどうかを確認します。
要件
この MCP サーバーには API キーが必要です。また、サインアップして無料の API キーを取得すれば、月間最大 300 件のクエリを利用できます。
セットアップには Node.js と npm も使用します。これらは Node.js ウェブサイトからダウンロードできます。
セットアップ
以下の手順に従って、Claude Desktop でこの MCP サーバーを使用してください。
リポジトリをローカルにダウンロードします。
プロジェクトフォルダー内で以下のコマンドを実行し、依存関係をインストールしてサーバーをビルドします。
npm install
npm run buildClaude Desktop がインストールされていることを確認してください。まだインストールしていない場合は、Windows および MacOS ユーザーはこちらからダウンロードするか、Linux ユーザーはこちらのガイドに従ってください。
お好みのエディターで
claude_desktop_config.jsonを開きます。まだ作成していない場合は、こちらのガイドに従って作成してください。claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"mailboxvalidator": {
"command": "node",
"args": [
"C:\\path\\to\\mcp-mailboxvalidator\\build\\index.js"
],
"env": {
"MAILBOXVALIDATOR_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>"
}
}
}
}index.jsのパスを、ローカルマシン上の MailboxValidator MCP サーバーへの実際のパスに置き換えてください。API キーを取得するには、ダッシュボードにログインして取得してください。上記の設定内の
<YOUR_API_KEY>を実際の API キーに置き換えてください。変更を保存した後、Claude Desktop を再起動すると、
Search and toolsメニューに表示されるはずです。
使用方法
Claude Desktop のチャットで、メールアドレスに関するクエリを入力するだけです。クエリの例をいくつか挙げます。
(email) は有効なメールアドレスですか?
(email) は偽のメールアドレスですか?
(email) はフリーメールですか?
Claude Desktop では、MailboxValidator MCP サーバーから返された結果に基づいて、モデルが自動的に出力を生成します。
環境変数
MAILBOXVALIDATOR_API_KEY
無料の MailboxValidator API キーでは、月間最大 300 件のメールをクエリできます。それ以上必要な場合は、有料の API プランにサインアップできます。
ツール
validate_email
説明 指定されたメールアドレスを検証します。構文、DNS、MX サーバー、使い捨てリストなどをチェックすることで、メールアドレスが到達可能かどうかを判断するのに役立ちます。
引数 email (str): 検証するメールアドレス。
戻り値 検証データを含む JSON 文字列。結果には以下のフィールドが含まれます。
Syntax: メールアドレスが正しい形式に従っているかを確認します。
DNS & MX Server: ドメインの DNS に MX サーバーが指定されているかを確認します。
Network & Connectivity: MX サーバーへの接続を試行し、動作しているかを確認します。
Greylisting: MX サーバーがグレイリスティングを使用しており、送信したメールがバウンスする可能性があるかを確認します。
Disposable List: メールドメインが一時的または使い捨てのメールプロバイダーのものかを確認します。
High Risk & Suppressed List: メールのユーザー名が高リスクに見えるか、またはメールアドレスが抑制リストに含まれているかを確認します。
Others: メールのレピュテーションスコアなどを確認します。
リクエストが失敗した場合、ツールはエラーメッセージを文字列として返します。
check_disposable_email
説明 指定されたメールアドレスが使い捨てメールプロバイダーからのものかを確認します。
引数 email (str): チェックするメールアドレス。
戻り値 使い捨てメールデータを含む JSON 文字列。結果には以下のフィールドが含まれます。
Disposable List: メールドメインが一時的または使い捨てのメールプロバイダーのものかを確認します。
リクエストが失敗した場合、ツールはエラーメッセージを文字列として返します。
check_free_email
説明 指定されたメールアドレスがフリーメールプロバイダーからのものかを確認します。
引数 email (str): チェックするメールアドレス。
戻り値 フリーメールデータを含む JSON 文字列。結果には以下のフィールドが含まれます。
Free Email List: メールドメインがフリーメールプロバイダーのものかを確認します。
リクエストが失敗した場合、ツールはエラーメッセージを文字列として返します。
ライセンス
LICENSE ファイルを参照してください。
Available Tools
3 toolscheck_disposable_emailB
Checks if an email address is a disposable email using MailboxValidator.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| emailAddress | Yes | Email address to check. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations; description only mentions the service used. Does not disclose any behavioral traits such as rate limits, authentication needs, or error handling.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Single sentence, no fluff, front-loaded with core information.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Low complexity tool with one parameter and no output schema. Description is adequate for basic understanding but lacks usage guidelines and behavioral details.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema covers 100% of parameters with description. Tool description adds no extra meaning beyond the schema for the single parameter.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Description clearly states it checks disposable email using MailboxValidator. Name and description differentiate from siblings check_free_email and validate_email, but no explicit contrast.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
No guidance on when to use this tool versus siblings or alternatives. No context or exclusions provided.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
check_free_emailB
Checks if an email address is a free email using MailboxValidator.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| emailAddress | Yes | Email address to check. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations provided; description only says 'checks' without disclosing if it's a read-only API call, potential side effects, or response details.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Single sentence, front-loaded with the action, no fluff. However, it could be slightly more informative without losing conciseness.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
No output schema, but description fails to explain the return value or what 'free email' means, leaving an agent without full context.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema covers 100% of the single parameter with a description, so baseline is 3; description adds no extra meaning beyond what schema already provides.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool checks if an email address is a free email using MailboxValidator, which distinguishes it from siblings like check_disposable_email and validate_email.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
No guidance on when to use this tool versus siblings (check_disposable_email, validate_email) or context about prerequisites.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
validate_emailA
Checks if an email address is valid and reachable using MailboxValidator.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| emailAddress | Yes | Email address to validate. |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries full burden. It mentions the use of MailboxValidator but does not disclose behavioral details such as API costs, rate limits, or what 'reachable' entails. Basic transparency is achieved but not enriched.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single concise sentence that conveys the essential functionality without any extraneous words. It is front-loaded and efficient.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a simple tool with one parameter and no output schema, the description provides sufficient context about its purpose and service. However, it could be more complete by hinting at the response format or what 'reachable' means.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100% and the schema description for emailAddress is adequate. The tool description adds context about the validation service but does not add meaning beyond what the schema provides, so baseline score of 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool checks if an email address is valid and reachable using MailboxValidator. It uses a specific verb and resource, and the mention of 'valid and reachable' distinguishes it from sibling tools that check for disposable or free emails.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description implies usage for general email validation but does not explicitly state when to use this tool versus siblings like check_disposable_email or check_free_email. No guidance on prerequisites or exclusions is provided.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
3 tool updates
v1.0.0- First observed
check_disposable_email - First observed
check_free_email - First observed
validate_email
TDQS
Scored across 3 tools
Each tool targets a distinct aspect of email validation: disposable, free, and general validity/reachability. There is no overlap in their purposes.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern (check_disposable_email, check_free_email, validate_email) with snake_case, making them predictable.
Three tools is a reasonable and focused set for an email validation server, covering key functions without unnecessary bloat.
The set covers primary email validation needs (disposable, free, general validity). Minor gaps like syntax-only checks are absent, but the core surface is solid.
Maintenance
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