iMessage Query MCP Server — это локальный MCP-инструмент для безопасного доступа к базе iMessage на macOS, который позволяет AI-агентам читать, анализировать и извлекать историю переписок из chat.db через стандартизированный интерфейс. Он построен на FastMCP и превращает локальные сообщения пользователя в структурированный источник данных для LLM-аналитики и персональных ассистентов.
Ключевые особенности:
Чтение iMessage базы данных (read-only доступ): Позволяет агенту запрашивать историю сообщений из локальной базы macOS (~/Library/Messages/chat.db) без возможности изменения или удаления данных.
Поиск переписок по номеру телефона: Основной инструмент get_chat_transcript позволяет получать историю сообщений по конкретному номеру с валидацией формата и поддержкой разных вариантов записи номера.
Фильтрация по датам: Поддерживает выбор временного диапазона (start_date / end_date), что позволяет анализировать конкретные периоды общения.
Обработка вложений: Учитывает наличие медиа-файлов и безопасно обрабатывает случаи отсутствующих вложений.
Валидация телефонных номеров: Использует библиотеку Google phonenumbers для нормализации и проверки номеров в E.164 формате.
Безопасный доступ через macOS permissions: Требует Full Disk Access, но работает только в режиме чтения и не может изменять сообщения.
Для кого:
Ориентирован на пользователей macOS, разработчиков AI-агентов, исследователей данных и создателей персональных ассистентов. Особенно полезен для тех, кто хочет анализировать личные или рабочие коммуникации через LLM: CRM-подобные сценарии, memory-агенты и коммуникационные аналитики.
Сценарии использования:
AI-аналитик переписок: LLM может анализировать историю общения, выделять темы, намерения и ключевые события в диалогах.
Персональный memory-ассистент: Позволяет агенту “вспоминать” прошлые сообщения и контекст общения с конкретными людьми.
Поиск информации в переписках: Быстрый доступ к сообщениям по номеру или периоду без ручного поиска в iMessage.
Аналитика коммуникаций: Выявление паттернов общения, частоты контактов и ключевых взаимодействий.
Цены и доступность:
Решение полностью open-source (Python, FastMCP). Бесплатно для использования. Требует macOS, доступа к iMessage базе и установки зависимостей через pip или uv. Работает локально и не использует облачные сервисы, но требует разрешения Full Disk Access.
