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🚀 莉莉丝邮件系统

莉莉丝邮件系统结合了Gmail同步守护进程和莉莉丝代理工具，可实现语义化邮件搜索，具备隐私感知分类和个人身份信息（PII）清理功能。

🚀 快速开始

1. 数据库（共享的PostgreSQL）

本项目使用一个共享的PostgreSQL服务器。此应用的数据库名称为：lilith_emails。

确保共享的PostgreSQL（带有pgvector）正在运行。首先克隆lilith-compose项目。

2. 运行迁移

uv run alembic upgrade head

3. 添加Gmail账户

从Google Cloud Console下载OAuth客户端密钥，然后执行以下命令：

uv run python main.py add-account path/to/client_secrets.json

4. 同步（仅下载）

uv run python main.py sync 1

日志会显示进度：已获取的页面、已存储的邮件消息以及到目前为止的总数。

5. 转换（分类 + 清理 + 嵌入）

在同步完成后运行此步骤，以从存储的数据中生成privacy_tier、body_redacted和多级嵌入（主题、正文或块）。如果更改了模型或逻辑，可随时重新运行（无需重新下载）。

uv run python main.py transform 1

清理转换命令添加的所有派生列：

uv run python main.py reset-transform 1

6. 运行同步守护进程（Pub/Sub Webhook）

uv run python main.py serve

当守护进程收到Gmail Pub/Sub推送时，它会自动为该账户运行增量同步，然后进行转换。

没有公共URL（本地开发）：使用拉取而不是推送。创建一个拉取订阅，在.env中设置PUBSUB_SUBSCRIPTION，然后运行：

gcloud auth application-default login
uv run python main.py watch 1
# 在另一个终端中，轮询通知（与Webhook的同步+转换相同）：
uv run python main.py pull

创建拉取订阅（与主题在同一项目中）：
gcloud pubsub subscriptions create lilith-emails-pull --topic=gmail-topic --project=lilithsync

有公共URL：使用推送订阅（端点 = 你的公共/webhook/gmail URL），并使用uv run python main.py serve运行守护进程。注册一次监视：uv run python main.py watch <account_id>（需要在.env中设置GOOGLE_CLOUD_PROJECT和PUBSUB_TOPIC）。

如果监视返回403：授予Gmail向你的主题发布的权限：

gcloud pubsub topics add-iam-policy-binding gmail-topic \
  --member="serviceAccount:gmail-api-push@system.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/pubsub.publisher" \
  --project=lilithsync

本地测试Webhook

你可以通过POST一个模拟的Pub/Sub有效负载来触发相同的路径，而无需依赖Gmail。首先运行一次完整同步，使账户有last_history_id，然后启动守护进程并发送：

# 在另一个终端中启动守护进程：uv run python main.py serve --port 8000

# 替换YOUR_EMAIL和HISTORY_ID（例如从数据库中获取：email_accounts.last_history_id）
# 跨平台（任何操作系统）：
python3 -c "
import base64, json, urllib.request
d = base64.b64encode(json.dumps({'emailAddress':'YOUR_EMAIL','historyId':'HISTORY_ID'}).encode()).decode()
urllib.request.urlopen(urllib.request.Request('http://localhost:8000/webhook/gmail', data=json.dumps({'message':{'data':d}}).encode(), headers={'Content-Type':'application/json'}, method='POST'))
print('OK')
"

或者使用curl（Linux：使用base64 -w0；macOS：使用base64）：

B64=$(echo -n '{"emailAddress":"YOUR_EMAIL","historyId":"HISTORY_ID"}' | base64)
curl -s -X POST http://localhost:8000/webhook/gmail -H "Content-Type: application/json" -d "{\"message\":{\"data\":\"$B64\"}}"

守护进程将为该账户运行增量同步，然后进行转换。使用get-email或MCP工具验证新的或更新的行。

📦 配置

环境变量（.env或shell）：

| 变量 | 描述 | |------|------| | DATABASE_URL | PostgreSQL连接字符串 | | EMAIL_ENCRYPTION_KEY | 用于OAuth令牌加密的Fernet密钥（python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"） | | GOOGLE_CLOUD_PROJECT | 用于Pub/Sub的GCP项目ID | | EMBEDDING_URL | TEI嵌入服务（默认http://127.0.0.1:6003）；必须公开/embed和/tokenize | | SPACY_API_URL | 用于命名实体识别（NER）/PII清理的Spacy API（默认http://127.0.0.1:6004） | | FASTTEXT_LANGDETECT_URL | fastText语言检测API（默认http://127.0.0.1:6005）；在清理个人邮件之前用于NER语言检测 | | VLLM_URL | vLLM兼容OpenAI的API（默认http://127.0.0.1:6001/v1） | | VLLM_MODEL | 当不在功能范围内时用于聊天完成的模型ID（默认Qwen3-8B-AWQ） |

转换使用capabilities.json：在转换之前运行uv run python main.py capabilities，以便该文件存在并包含embedding.max_tokens、vllm.model_id、spacy_api.available和fasttext_langdetect.available。转换没有环境变量回退机制。已设置transform_completed_at的邮件将被跳过，除非使用--force（会提示确认）；如果转换在运行过程中失败，这些邮件将在下一次重试。

📦 MCP服务器（代理工具）

莉莉丝邮件MCP服务器可公开你转换后的Gmail数据。

uv run mcp
uv run mcp --transport streamable-http --port 6201

MCP工具

| 工具 | 描述 | |------|------| | emails_search | 通过自然语言搜索，并可选择添加过滤器（发件人邮箱、标签、是否有附件、日期范围、限制数量）。返回邮件字典列表。 | | email_get | 通过Gmail消息ID获取一封邮件。返回邮件字典或错误信息。 | | email_get_thread | 通过线程ID获取线程中的所有消息。返回包含messages列表的线程字典。 | | emails_summarize | 通过thread_id或email_ids进行总结。返回一个简短的摘要字符串。 |

所有响应都采用外部隐私策略：敏感内容会被屏蔽，个人内容会经过清理后显示。

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