iMessage Query MCP Server 是一款 MCP 服务器，旨在通过模型上下文协议 (MCP) 提供对 iMessage 数据库的安全访问。它利用 FastMCP 框架和 imessagedb 库，使 LLM 能够安全地查询和分析 iMessage 对话，并进行电话号码验证和附件处理。

该服务器通过 get_chat_transcript 工具，允许 LLM 获取指定电话号码的消息历史记录，并支持日期范围过滤。它集成了电话号码验证、附件信息提取和缺失文件检测等功能，确保数据安全和准确性。通过 FastMCP，它可以轻松集成到 Claude Desktop 或 Cline VSCode 插件中。

使用此服务器，开发者可以构建能够理解和分析 iMessage 内容的 AI 应用，例如自动生成消息摘要、分析用户沟通模式等。它为 LLM 提供了安全可靠的 iMessage 数据访问接口，极大地扩展了 AI 模型的应用场景。

安全iMessage数据查询

imessage-query-fastmcp-mcp-server 允许大型语言模型 (LLM) 安全地查询和分析用户的 iMessage 对话。它通过 get_chat_transcript 工具实现，该工具接受电话号码和可选的日期范围作为输入，并返回相应的消息历史记录。该服务器利用 imessagedb 库访问 macOS Messages 数据库，并采用只读访问模式，确保数据安全。此外，它还集成了 phonenumbers 库进行电话号码验证，防止恶意查询。例如，LLM 可以使用此服务器来总结用户与特定联系人的对话，或者查找特定日期范围内发生的事件。服务器会检测缺失的附件文件，避免因文件不存在而导致程序崩溃。这种安全、可控的访问方式，使得 LLM 能够利用 iMessage 数据进行各种分析和应用，而无需直接访问用户的整个数据库。

精确的电话号码和日期过滤

该服务器的核心功能之一是其强大的电话号码验证和日期范围过滤能力。通过集成 phonenumbers 库，服务器能够验证输入电话号码的格式和有效性，防止因错误的电话号码导致的查询失败或潜在的安全风险。此外，get_chat_transcript 工具还支持可选的日期范围参数，允许 LLM 精确地检索特定时间段内的消息。例如，LLM 可以使用此功能来查找用户在过去一周内与某个联系人的所有对话，或者分析特定事件发生前后用户的消息内容。这种精确的过滤能力，使得 LLM 能够更有效地利用 iMessage 数据，并提供更准确、更有针对性的分析结果。日期范围验证确保只检索有效日期范围内的数据，避免无效查询。

FastMCP框架集成

imessage-query-fastmcp-mcp-server 基于 FastMCP 框架构建，这为它带来了诸多优势。FastMCP 提供了一个标准化的接口，使得该服务器能够轻松地与各种 LLM 和客户端集成。通过 FastMCP，开发者可以使用简单的命令安装和配置该服务器，例如使用 fastmcp install imessage-query-server.py --name "iMessage Query" 命令。此外，FastMCP 还提供了一些内置的安全特性，例如请求验证和授权，进一步增强了服务器的安全性。FastMCP 框架简化了服务器的开发和部署过程，使得开发者能够更专注于实现核心功能，而无需过多关注底层的基础设施。这种集成还意味着服务器可以轻松地与其他 FastMCP 兼容的工具和服务协同工作，扩展其功能和应用场景。

技术实现：安全附件处理

为了确保安全性和稳定性，imessage-query-fastmcp-mcp-server 实现了安全的附件处理机制。当 get_chat_transcript 工具返回的消息包含附件时，服务器会检查附件文件是否存在。如果附件文件缺失，服务器会记录相关信息，并将其包含在返回结果中，而不是直接尝试访问不存在的文件，从而避免程序崩溃或潜在的安全风险。这种处理方式确保了即使在附件文件丢失的情况下，LLM 仍然能够获得尽可能完整的信息，并能够适当地处理缺失的附件。例如，LLM 可以根据附件缺失的信息，提示用户重新下载附件，或者使用其他方式获取相关信息。这种安全附件处理机制增强了服务器的健壮性和可靠性，使其能够更好地应对各种异常情况。