GigaMail — Mail for your AI agent

MCP server that gives Claude (or any MCP-compatible agent) safe, controlled access to your email — multi-account (Microsoft Graph + IMAP), calendar, local search index, sender memory, and an agent-aware permission model.

No built-in LLM: the intelligence is your agent's. The MCP server speaks stdio only — no network port. (An optional human console adds a local HTTP API bound to 127.0.0.1.)

On your data: GigaMail keeps mail indexes, credentials, memory and configuration on your machine — we run no service and receive nothing. Mail content your agent reads is, of course, handled by that agent and its model provider under their own data policies. Choose your agent accordingly; the masker (coming) lets you hide sensitive fields before the agent ever sees them.

A real draft: the agent pulled the figures from the account's documents, picked the floor plans to attach, and proposed slots from the calendar. The human reviews and sends — or edits the instruction and regenerates.

Why

• Hybrid search: provider search (Graph/IMAP) + local SQLite index — fast and offline-friendly

• Sender memory: tone, topics and history per sender, so replies sound right

• Observer: patterns learned from how the user edited past drafts

• Knowledge files: attach your price lists, terms, product sheets to an account — the agent reads them to answer mail. Your agent doesn't need to know everything: the account carries its own knowledge

• Agent-aware permissions: reads are free; send/delete require an approval given out of band — the agent gets an inert request id, a human approves from the console or the CLI, and only then does it execute, with the exact arguments the human saw. Every write lands in an append-only action log

• Credentials never touch the agent channel: login and account management live in the CLI only — a prompt injection inside an email cannot add accounts or read secrets

Related MCP server: MCP Outlook Server

Quick start

pip install "gigamail[all]"

gigamail login                # Microsoft device flow
gigamail accounts add-imap    # or IMAP: Aruba, Gmail, Libero, ...

Microsoft login note: the bundled Azure app is not yet publisher-verified, so the consent screen shows an "unverified" notice (works fine; some corporate tenants may block it). Standard alternative: register your own Azure app and set your client_id in src/ade_mail_agent/core/ms_config.json. IMAP needs none of this.

Give the account its identity and knowledge (this is what makes replies yours):

gigamail identity set                       # who am I, what I do, tone
gigamail identity add-file C:\docs\pricelist.xlsx
gigamail identity add-file C:\docs\catalog\   # whole folder

Register in Claude Desktop / Claude Code (mcpServers):

{
  "gigamail": {
    "command": "gigamail-server"
  }
}

The commands are also available under their legacy names (ade-mail-agent, ade-mail-agent-server), so existing setups keep working.

Using OpenClaw or Hermes instead of Claude? Verified configs in INTEGRATIONS.md.

Then just ask your agent: "reply to the last quote request using the price list" — it reads the mail, pulls the numbers from your file, drafts the reply, and asks you before sending.

Tools

24 typed tools, generated from the server itself:

• Read (15) — accounts, identity, knowledge files, messages, unread, folders, hybrid search, attachment text, sender history, learned patterns, calendar events, free-slot availability

• Safe writes (3, audited) — mark read, move message, create folder

• Dangerous (6, human approval out of band) — send, reply, delete message, delete folder, create/delete calendar event

Full map and design decisions: MAPPA_MCP.md.

Security model

Email content is treated as untrusted data (prompt injection). The agent cannot approve its own actions, by construction: a dangerous tool returns only an inert request_id, and the approval lives outside the MCP surface — in the console (behind its session token) or a shell command. No secret ever enters the model context, so an injected instruction has nothing to spend. Repeating the id just returns awaiting approval. The agent can only read files explicitly registered by the user, never the rest of the filesystem. Every write action is logged to %APPDATA%/ADE/agent_audit.jsonl (append-only: GigaMail never rewrites past entries — it is not, and does not claim to be, tamper-proof storage).

We red-team this: hostile emails ordering exfiltration, mass deletion, and the agent to approve itself — fed to a real agent with every mail tool enabled.

This design is a fix. v0.1.0 returned a one-time confirm token in the tool result, which put it in the model's context: the agent held both halves. Thanks to u/ranbuman and u/anderson_the_one on r/mcp for catching it. The switch now sits where the agent cannot reach.

The structural half of that suite runs in CI on every push (tests/test_injection.py); the real-agent half is opt-in (scripts/injection_e2e.py) and runs with a dry-run guard so confirmed actions are audited but never executed.

License

AGPL-3.0-or-later. Free to use, study, modify and share. If you distribute a modified version — or run one as a network service — you must make its source available under the same license. Commercial licenses for closed-source use are available from the copyright holder.

GigaMail — La posta per il tuo agente AI

Server MCP che dà a Claude (o a qualunque agente compatibile) accesso sicuro e controllato alla tua posta — multi-account (Microsoft Graph + IMAP), calendario, indice di ricerca locale, memoria dei mittenti e un modello di permessi pensato per gli agenti.

Nessun LLM interno: l'intelligenza è quella del tuo agente. Il server MCP parla solo stdio — nessuna porta di rete. (La console per l'umano, che è opzionale, aggiunge una API HTTP locale su 127.0.0.1.)

Sui tuoi dati: GigaMail tiene indici della posta, credenziali, memoria e configurazione sul tuo computer — noi non gestiamo alcun servizio e non riceviamo nulla. Il contenuto delle mail che il tuo agente legge è ovviamente trattato da quell'agente e dal suo fornitore di modello secondo le loro policy. Scegli l'agente di conseguenza; il masker (in arrivo) permette di nascondere i dati sensibili prima che l'agente li veda.

Una bozza vera: l'agente ha preso i dati dai documenti collegati all'account, scelto le planimetrie da allegare e proposto gli orari liberi dal calendario. L'umano rivede e invia — oppure corregge l'istruzione e rigenera.

Perché

• Ricerca ibrida: provider (Graph/IMAP) + indice SQLite locale — veloce e offline-friendly

• Memoria dei mittenti: tono, argomenti e storico per rispondere nel modo giusto

• Observer: pattern appresi dalle correzioni dell'utente alle bozze passate

• File di conoscenza: collega listini, condizioni, schede prodotto a un account — l'agente li legge per rispondere alle mail. Il tuo agente non deve sapere tutto: le informazioni che gli servono viaggiano con l'account

• Permessi per agenti: lettura libera; invio/cancellazione richiedono un'approvazione data fuori banda — all'agente arriva solo un id inerte, un umano approva dalla console o dalla CLI, e solo allora si esegue, con gli argomenti esatti che l'umano ha visto. Ogni scrittura finisce in un registro append-only

• Credenziali fuori dal canale agente: login e gestione account solo via CLI — una prompt injection dentro una mail non può aggiungere account né leggere segreti

Setup rapido

pip install "gigamail[all]"

gigamail login                # device flow Microsoft
gigamail accounts add-imap    # oppure IMAP: Aruba, Gmail, Libero, ...

Nota sul login Microsoft: l'app Azure inclusa non è ancora publisher-verified, quindi la schermata di consenso mostra l'avviso "unverified" (funziona comunque; alcuni tenant aziendali potrebbero bloccarla). Alternativa standard: registra la tua app Azure e metti il tuo client_id in src/ade_mail_agent/core/ms_config.json. Per IMAP non serve nulla di tutto questo.

Dai all'account la sua identità e la sua conoscenza (è ciò che rende le risposte tue):

gigamail identity set                       # chi sono, cosa faccio, tono
gigamail identity add-file C:\docs\listino.xlsx
gigamail identity add-file C:\docs\catalogo\   # intera cartella

Registrazione in Claude Desktop / Claude Code (mcpServers):

{
  "gigamail": {
    "command": "gigamail-server"
  }
}

I comandi restano disponibili anche con i vecchi nomi (ade-mail-agent, ade-mail-agent-server), così le installazioni esistenti continuano a funzionare.

Usi OpenClaw o Hermes invece di Claude? Configurazioni verificate in INTEGRATIONS.md.

Poi chiedi al tuo agente: "rispondi all'ultima richiesta di preventivo usando il listino" — legge la mail, prende i numeri dal tuo file, prepara la risposta e ti chiede conferma prima di inviare.

Tool

24 tool tipizzati, generati dal server stesso:

• Lettura (15) — account, identità, file di conoscenza, messaggi, non lette, cartelle, ricerca ibrida, testo degli allegati, storico mittenti, pattern appresi, eventi di calendario, slot liberi

• Scritture sicure (3, con audit) — segna letto, sposta, crea cartella

• Pericolose (6, approvazione umana fuori banda) — invio, risposta, cancellazione messaggio, cancellazione cartella, creazione/cancellazione evento

Mappa completa e decisioni di design: MAPPA_MCP.md.

Modello di sicurezza

Il contenuto delle email è trattato come dato non fidato (prompt injection). L'agente non può approvare le proprie azioni, per costruzione: un tool pericoloso restituisce solo un request_id inerte, e l'approvazione vive fuori dalla superficie MCP — nella console (dietro il suo token di sessione) o in un comando di shell. Nessun segreto entra nel contesto del modello, quindi un'istruzione iniettata non ha nulla da spendere. Ripetere l'id restituisce solo in attesa di approvazione. L'agente può leggere solo i file registrati esplicitamente dall'utente, mai il resto del filesystem. Ogni azione di scrittura finisce in %APPDATA%/ADE/agent_audit.jsonl (append-only: GigaMail non riscrive mai le voci passate — non è, e non pretende di essere, un archivio a prova di manomissione).

Lo mettiamo alla prova: mail ostili che ordinano esfiltrazione, cancellazione di massa e all'agente di approvarsi da solo, date a un agente reale con tutti i tool attivi.

Questo disegno è una correzione. La v0.1.0 restituiva un token di conferma monouso nel risultato del tool, quindi dentro il contesto del modello: l'agente aveva entrambe le metà. Grazie a u/ranbuman e u/anderson_the_one su r/mcp per averlo notato. Ora l'interruttore sta dove l'agente non arriva.

La metà strutturale della suite gira in CI a ogni push (tests/test_injection.py); quella con l'agente reale è opt-in (scripts/injection_e2e.py) e usa una modalità dry-run, così le azioni confermate finiscono nell'audit ma non vengono mai eseguite.

Licenza

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