はじめに

こんにちは！皆さん、Gmailの受信トレイ、死んでませんか？
「あとで読む」つもりのニュースレター、Amazonの発送通知、銀行の明細……気づけば未読が数千件。
手動でラベル分けするのも面倒だし、フィルタを作るのも正規表現ばりにダルいですよね。

そんな悩みを解決すべく、最新の Gemini 3.1 Pro と MCP (Model Context Protocol) をフル活用して、Gmailを全自動で「Inbox Zero」にするツール 『ZenMail Automator』 を作ってみたので紹介します！

フランクに解説していくので、気楽に読んでください☕️

🤖 何ができるの？

一言で言うと、「AIがあなたのメール履歴を読み取って、最強の整理ルールを勝手に作り、全メールをアーカイブしてくれる」 ツールです。

1. 爆速メール分析

Gemini 3.1 Pro が過去のメール（最大数千件）をスキャン。
「あ、この人は銀行系が多いな」「GitHubの通知が溜まってるな」と判断し、16個の最適化されたカテゴリ（金融、開発、SNS、配送など）と、それらを仕分けるための 複雑なGmail検索クエリ を自動生成します。

2. Inbox Zero の一撃実行

生成されたルールに基づいて、Gmail API経由で一気にラベル作成＆フィルタ登録。
さらに --archive オプションを使えば、既存の受信トレイにあるメールをすべてラベル付きでアーカイブし、一瞬で受信トレイを空（ゼロ） にできます。快感です。

3. MCPサーバー対応（ここが旬！）

最近話題の MCP (Model Context Protocol) に対応させました。
Dockerでサクッと立ち上げれば、Claude Desktop などのAIアシスタントから、
「チャットで『Gmail整理して』って頼むだけで、裏側でPythonスクリプトが動いて整理が終わる」
という近未来体験ができます。

🛠 技術的なポイント

ちょっとだけ技術的なお話も。

Gemini 3.1 Pro / Flash の活用

単なるキーワードマッチングではなく、AIに「この送信者と件名の傾向から、最適な検索クエリを作って」と依頼しています。
例えば、rules.json に書き出されるクエリはこんな感じ。

{
  "name": "📦 配送・トラッキング",
  "query": "from:(shipment-tracking@amazon.co.jp OR kuronekoyamato.co.jp) OR subject:(\"配達中\" OR \"発送済み\")",
  "description": "お荷物追跡・配達通知"
}

これを人間が書くのは苦行ですが、AIなら一瞬です。

ネットワークの安定化（地味に重要）

大量のメールを処理すると、Windows環境だとIPv6周りでAPI通信が不安定になることがあります。
そこで、内部的に IPv4を強制するパッチ や、ネットワークエラー時の 自動リトライ（指数バックオフ的なやつ） を仕込んでいます。

# 通信エラー時にリトライするデコレータ
def retry_on_network_error(max_retries=3):
    # 通信が不安定でも、AIがめげずに作業を続けてくれる！

FastMCP でのサーバー実装

Pythonの fastmcp ライブラリを使用して、DockerベースのMCPサーバーを構築しています。これにより、ローカル環境のPythonバージョンに悩まされることなく、どこでも同じ環境で動かせます。

🚀 使い方（クイックスタート）

認証: auth.py でGoogleの認証を通す。
分析:
```
python zenmail.py analyze --max 1000
```
これで rules.json が生成されます。
適用:
```
python zenmail.py apply --archive --filter
```
ドーン！ 受信トレイが空になり、全てのメールが美しくラベル分けされます。

おわりに

「AIにメールを見せるなんて怖い！」と思うかもしれませんが、このツールは 送り元と件名のみで判断 なので、APIキーさえ自分で管理すればある程度は安心です。ビジネス用アカウントには注意❗️が必要かも。

「メールの整理に人生の貴重な時間を使いたくない」という方は、ぜひAIに丸投げしちゃいましょう！

リポジトリや詳細が気になったら、ぜひコメントください。
それでは、快適な Inbox Zero ライフを！👋

ZenMail Automator - Less Clutter, More Focus.