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Nmail

把杂乱的邮箱，交给住在你电脑里的 AI 总管家

多账号聚合到一个收件箱；AI 替你分类、归档、拟好回信、每天汇报。
你看、你改、你拍板——数据一步也不离开你的电脑。

让 AI 替你收拾邮箱，而每一次发送、每一个动作，都经你的手。

✨ 它能替你做什么

• 🤖 AI 总管家，会干活的那种 —— 一句「把上周的营销邮件归档，然后给老张回一封」，搜索、整理、起草、发送全程代办；拿不准先问你，写操作先审批，做完留痕、随时可撤销。
• ✍️ 草稿先行，发送权永远在你 —— 该回的邮件，AI 先拟好放进待审列表；你改两个字、点个头，它才发出去。批准或拒绝后 AI 自动收尾，不用你催。
• 📊 每天一份明白账 —— 固定时间一份每日摘要：今天多少封、哪些重要、谁在等你回复；总管家到点巡箱总结、拟好回复草稿，通知中心展开即读全文。
• 📥 所有邮箱，一个收件箱 —— Gmail / Outlook / QQ / 163 等 20 家预设，填个地址就能加；跨账号智能视图一次看全，文件夹像资源管理器一样管理，归档真实同步到邮箱服务器。
• 🔒 本地优先，隐私自持 —— 服务只跑在本机 127.0.0.1，邮件、通讯录、密钥不上云、无账号体系、无遥测；AI 用你自己的 OpenAI 兼容 Key，指向 Ollama / LM Studio 即可 100% 本地推理。
• 🔌 开放，接得上你的自动化 —— 本机对外 API + nmail-cli 命令行，iOS 快捷指令、Raycast、n8n 随便接；一条 npx skills add 把整套邮件能力装进 Claude Code 等 agent。

👀 眼见为实

AI 总管家	每日摘要
边做边汇报，写操作先审批	图表 + AI 摘要，一天的邮件一眼看完

🚀 一分钟上手

安装 uv（一次即可，装完重开终端生效）：

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows（PowerShell）
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

然后启动：

uvx --from nmail-app nmail

浏览器自动打开 http://127.0.0.1:8720。这条命令就是启动命令——每次使用都运行它（包已缓存，第二次起秒级启动）；想要双击即用，运行 uvx --from nmail-app nmail install-shortcut 安装桌面图标（每次双击自动用最新版，不用了关掉标签页即自动退出）；升级运行 uvx --refresh --from nmail-app nmail。

首次配置（约 5 分钟）

1. 添加邮箱：设置 → 添加账号，填邮箱地址自动匹配服务器。Gmail / Outlook 点「授权登录」一键 OAuth（内置公开凭证，零配置）；密码型账号填授权码 / 应用专用密码。
2. 配置 AI：设置 → AI 配置，新增一套 OpenAI 兼容端点（Base URL + API Key + 模型名；DeepSeek、OpenRouter、本地 Ollama 均可），点「测试连接」。

偏好双击即用？单文件可执行（Windows / macOS / Linux）、winget、Homebrew、pip、源码运行等其他安装方式，见 docs/INSTALL.md。

📚 文档

更多文档见 docs/，官网同步镜像：https://nmail.whizzzest.com/docs/。

🔒 隐私，用设计保证

• 邮件库、索引、密钥全部留在本机数据目录（位置与备份）；卸载重装、升级换版本都不动数据。
• 只有两种显式外呼：你配置的 AI 端点（发邮件正文片段；指向本地 Ollama 则零外发）与每 24 小时一次的匿名更新检查（只带版本号，可关闭）。
• 服务只绑定 127.0.0.1 且不提供对外监听选项；HTML 邮件消毒沙箱渲染，远程图片默认拦截防追踪。
• 全文见 docs/隐私与安全.md。

🛠 技术栈与开发

Python 3.11+ · FastAPI · SQLite（WAL + FTS5）· APScheduler ｜ React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind CSS · Tiptap · ECharts

python -m venv .venv
pip install -r backend/requirements.txt       # Windows: .venv\Scripts\pip；macOS/Linux: source .venv/bin/activate 后 pip
cd frontend && npm install && npm run build && cd ..
python run.py                                 # 启动（自动打开浏览器）

许可证

MIT