构建智能邮件工作流的完整方案
结合Klavis的Resend服务器和LLM能力，可分三步实现：
- Infrastructure setup::
- 部署Resend服务器（含重试逻辑配置）
- 集成NLP服务如Claude到MCP工作流
- 业务逻辑设计::
- 设置触发条件（如包含”退款”关键词）
- 配置回复模板，动态插入客户姓名/订单号
- Test Optimization::
- 用!mcp test-email模拟发送
- 分析打开率/回复率调整LLM提示词
Key parameters：建议设置rate_limit=5/分钟防止滥用，并通过/mcp-server/instance/set-auth-token强化安全。可扩展集成CRM系统实现个性化回复。
This answer comes from the articleKlavis AI: Model Context Protocol (MCP) Integration Tool for AI ApplicationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在客户服务场景中如何实现AI驱动的邮件自动回复？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil