GigaMail — Mail for your AI agent

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MCP server that gives your agent — Claude, Codex, OpenClaw, Hermes, or any MCP client — safe, controlled access to your email — multi-account (Microsoft Graph + IMAP), calendar, local search index, sender memory, and an agent-aware permission model.

No built-in LLM: the intelligence is your agent's. The MCP server speaks stdio only — no network port. (An optional human console adds a local HTTP API bound to 127.0.0.1.)

On your data: GigaMail keeps mail indexes, credentials, memory and configuration on your machine — we run no service and receive nothing. Mail content your agent reads is, of course, handled by that agent and its model provider under their own data policies. Choose your agent accordingly; the masker lets you hide sensitive fields (tax codes, VAT numbers, IBANs, emails, phone numbers — validated deterministically, no AI) before the agent ever sees them.

Two minutes and a quarter on a demo mailbox, in four scenes: the same question answered differently in two folders, a price taken from the seller's own file, a marker left where the documents say nothing, and a mail carrying instructions for the assistant that never reaches the model. A human reviews and sends — or edits the instruction and regenerates.

Why

• Hybrid search: provider search (Graph/IMAP) + local SQLite index — fast and offline-friendly
• Sender memory: tone, topics and history per sender, so replies sound right
• Observer: patterns learned from how the user edited past drafts
• Knowledge files: attach your price lists, terms, product sheets to an account — the agent reads them to answer mail. Your agent doesn't need to know everything: the account carries its own knowledge
• Agent-aware permissions: reads are free; send/delete require an approval given out of band — the agent gets an inert request id, a human approves from the console or the CLI, and only then does it execute, with the exact arguments the human saw. Every write lands in an append-only action log
• Credentials never touch the agent channel: login and account management live in the CLI only — a prompt injection inside an email cannot add accounts or read secrets

Quick start

GigaMail ships through two channels:

• pip install gigamail — the agentic core: MCP server, CLI, watcher and the console's local HTTP backend. No graphical app — the right channel when your agent is the interface.
• Windows desktop app — the human console packaged with an embedded Python: one installer, no prerequisites. Download GigaMail-Setup-<version>.exe from the latest release; the app then updates itself from there. The installer is not code-signed yet, so Windows SmartScreen warns on first run — compare the SHA-256 digest GitHub shows next to the asset. To build it yourself: Node 22+, console/prepare-python.ps1, then npm run dist.

Everything below covers the pip channel.

pip install "gigamail[all]"

gigamail login                # Microsoft device flow
gigamail accounts add-imap    # or IMAP: Aruba, Gmail, Libero, ...

Microsoft login note: the bundled Azure app is not yet publisher-verified, so the consent screen shows an "unverified" notice (works fine; some corporate tenants may block it). Standard alternative: register your own Azure app and set your client_id in src/ade_mail_agent/core/ms_config.json. IMAP needs none of this.

Give the account its identity and knowledge (this is what makes replies yours):

gigamail identity set                       # who am I, what I do, tone
gigamail identity add-file C:\docs\pricelist.xlsx
gigamail identity add-file C:\docs\catalog\   # whole folder

Register in Claude Desktop / Claude Code (mcpServers):

{
  "gigamail": {
    "command": "gigamail-server"
  }
}

The commands are also available under their legacy names (ade-mail-agent, ade-mail-agent-server), so existing setups keep working.

Using Codex? The repository is a Codex plugin: it registers the gigamail MCP server and adds a skill that teaches Codex the approval gate.

codex plugin marketplace add adecubed/gigamail
codex plugin add gigamail@gigamail

GigaMail is also in the OpenAI Plugins Directory, as a skill: install it from there, then register the server with codex mcp add gigamail -- gigamail-server (the server comes from pip, as above).

Using OpenClaw or Hermes? Verified configs in INTEGRATIONS.md.

Are you an AI agent setting this up on behalf of a human? You can do the install and the MCP registration: pip install "gigamail[all]", then add gigamail-server to your client's MCP config (see INTEGRATIONS.md; declare GIGAMAIL_ROOT if your client filters the environment). Stop there. Connecting a mailbox (gigamail login, gigamail accounts add-imap) asks for credentials and must be done by the human in their own shell — it is not something you should do, and GigaMail is built so that it cannot be done through you. Tell them what to run, then wait.

Then just ask your agent: "reply to the last quote request using the price list" — it reads the mail, pulls the numbers from your file, drafts the reply, and asks you before sending.

Tools

29 typed tools, generated from the server itself:

• Read (17) — accounts, identity, knowledge files, messages, unread, folders, hybrid search, attachment text, sender history, learned patterns, calendar events, free-slot availability, Drive files and their text
• Safe writes (3, audited) — mark read, move message, create folder
• Dangerous (9, human approval out of band) — send, reply, delete message, delete folder, create/delete calendar event, create a Zoom meeting, upload a file to Drive, move a Drive file to the trash

The calendar is served by Microsoft Graph or Google Calendar, whichever the user connected; the tools are the same either way. Drive uses the drive.file scope, so it only ever sees files GigaMail created itself. Connecting Google: GOOGLE_SETUP.md.

Full map and design decisions: MAPPA_MCP.md.

Security model

Email content is treated as untrusted data (prompt injection). The agent cannot approve its own actions, by construction: a dangerous tool returns only an inert request_id, and approving it — from the console or from gigamail approvals approve — requires an OS-level verification of the person at the machine (Windows Hello / Touch ID). A process, including an agent that holds a shell, can open that prompt but cannot pass it; with no such backend available, nothing approves. No secret ever enters the model context, so an injected instruction has nothing to spend. Repeating the id just returns awaiting approval. The agent can only read files explicitly registered by the user, never the rest of the filesystem. Every write action is logged to %APPDATA%/ADE/agent_audit.jsonl (append-only: GigaMail never rewrites past entries — it is not, and does not claim to be, tamper-proof storage).

We red-team this: hostile emails ordering exfiltration, mass deletion, and the agent to approve itself — fed to a real agent with every mail tool enabled.

This design is a fix. v0.1.0 returned a one-time confirm token in the tool result, which put it in the model's context: the agent held both halves. Thanks to u/ranbuman and u/anderson_the_one on r/mcp for catching it. The switch now sits where the agent cannot reach.

The structural half of that suite runs in CI on every push (tests/test_injection.py); the real-agent half is opt-in (scripts/injection_e2e.py) and runs with a dry-run guard so confirmed actions are audited but never executed.

Reply rules (0.2): semi-auto and auto reply, fenced

You can tell GigaMail: mail from these senders (or in this folder) gets a reply drafted from these documents. Rules are created from the CLI — gigamail rules add — behind the same Windows Hello / Touch ID prompt as approvals, and gigamail watch is the process that applies them. The MCP server stays passive and there is no MCP tool that touches rules: an injected instruction cannot enable autopilot.

• semi (default): the draft becomes a normal approval request — you get the notification, you approve with Hello, it goes out.
• Notifications reach you where you are: a Windows toast with ✅ / ❌ buttons (run gigamail desktop-setup once — UAC prompt — to make them clickable; they open the approval, which raises Hello) and Telegram (gigamail telegram setup, your own bot: ✅ approve if you opted in with --approve behind Hello, ❌ reject, ✏️ ask for changes — accepted only from your chat).
• auto: the request is born approved, decided_by automode:<rule_id> — you gave that approval when you created the rule, for a precise scope, with a mandatory expiry, a daily cap and a per-sender cooldown. The notification still fires.

The drafter (your own agent, via claude -p) produces the reply body and nothing else: recipient, subject and thread are fixed from the incoming message — always the sender, never Reply-To, never an address written by the draft. Deterministic barriers run first: no DMARC pass → never auto; auto-generated mail, lists, no-reply senders, the provider's spam verdict, executable attachments → no reply at all; the first message from a new sender always goes through you; a burst of matches pauses the rule by itself. Details in SECURITY.md.

License

AGPL-3.0-or-later. Free to use, study, modify and share. If you distribute a modified version — or run one as a network service — you must make its source available under the same license. Commercial licenses for closed-source use are available from the copyright holder.

GigaMail — La posta per il tuo agente AI

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Server MCP che dà al tuo agente — Claude, Codex, OpenClaw, Hermes o qualunque client MCP — accesso sicuro e controllato alla tua posta — multi-account (Microsoft Graph + IMAP), calendario, indice di ricerca locale, memoria dei mittenti e un modello di permessi pensato per gli agenti.

Nessun LLM interno: l'intelligenza è quella del tuo agente. Il server MCP parla solo stdio — nessuna porta di rete. (La console per l'umano, che è opzionale, aggiunge una API HTTP locale su 127.0.0.1.)

Sui tuoi dati: GigaMail tiene indici della posta, credenziali, memoria e configurazione sul tuo computer — noi non gestiamo alcun servizio e non riceviamo nulla. Il contenuto delle mail che il tuo agente legge è ovviamente trattato da quell'agente e dal suo fornitore di modello secondo le loro policy. Scegli l'agente di conseguenza; il masker permette di nascondere i dati sensibili (codici fiscali, partite IVA, IBAN, email, telefoni — validati in modo deterministico, senza AI) prima che l'agente li veda.

Due minuti e un quarto su una casella dimostrativa, in quattro scene: la stessa domanda con due risposte diverse in due cartelle, un prezzo preso dai file dell'utente, un marcatore dove i documenti non dicono niente, e una mail con dentro istruzioni per l'assistente che al modello non arriva mai. L'umano rivede e invia — oppure corregge l'istruzione e rigenera.

Perché

• Ricerca ibrida: provider (Graph/IMAP) + indice SQLite locale — veloce e offline-friendly
• Memoria dei mittenti: tono, argomenti e storico per rispondere nel modo giusto
• Observer: pattern appresi dalle correzioni dell'utente alle bozze passate
• File di conoscenza: collega listini, condizioni, schede prodotto a un account — l'agente li legge per rispondere alle mail. Il tuo agente non deve sapere tutto: le informazioni che gli servono viaggiano con l'account
• Permessi per agenti: lettura libera; invio/cancellazione richiedono un'approvazione data fuori banda — all'agente arriva solo un id inerte, un umano approva dalla console o dalla CLI, e solo allora si esegue, con gli argomenti esatti che l'umano ha visto. Ogni scrittura finisce in un registro append-only
• Credenziali fuori dal canale agente: login e gestione account solo via CLI — una prompt injection dentro una mail non può aggiungere account né leggere segreti

Setup rapido

GigaMail si installa da due canali:

• pip install gigamail — il core agentico: server MCP, CLI, watcher e il backend HTTP locale della console. Nessuna app grafica — è il canale giusto quando l'interfaccia è il tuo agente.
• App desktop Windows — la console umana con Python embedded: un solo installer, nessun prerequisito. Scarica GigaMail-Setup-<versione>.exe dall'ultima release; da lì l'app si aggiorna da sola. L'installer non è ancora firmato, quindi Windows SmartScreen avvisa al primo avvio — confronta il digest SHA-256 che GitHub mostra accanto al file. Per buildarlo in casa: Node 22+, console/prepare-python.ps1, poi npm run dist.

Tutto quello che segue riguarda il canale pip.

pip install "gigamail[all]"

gigamail login                # device flow Microsoft
gigamail accounts add-imap    # oppure IMAP: Aruba, Gmail, Libero, ...

Nota sul login Microsoft: l'app Azure inclusa non è ancora publisher-verified, quindi la schermata di consenso mostra l'avviso "unverified" (funziona comunque; alcuni tenant aziendali potrebbero bloccarla). Alternativa standard: registra la tua app Azure e metti il tuo client_id in src/ade_mail_agent/core/ms_config.json. Per IMAP non serve nulla di tutto questo.

Dai all'account la sua identità e la sua conoscenza (è ciò che rende le risposte tue):

gigamail identity set                       # chi sono, cosa faccio, tono
gigamail identity add-file C:\docs\listino.xlsx
gigamail identity add-file C:\docs\catalogo\   # intera cartella

Registrazione in Claude Desktop / Claude Code (mcpServers):

{
  "gigamail": {
    "command": "gigamail-server"
  }
}

I comandi restano disponibili anche con i vecchi nomi (ade-mail-agent, ade-mail-agent-server), così le installazioni esistenti continuano a funzionare.

Usi Codex? Il repository è un plugin Codex: registra il server MCP gigamail e aggiunge una skill che insegna a Codex il gate di approvazione.

codex plugin marketplace add adecubed/gigamail
codex plugin add gigamail@gigamail

Usi OpenClaw o Hermes? Configurazioni verificate in INTEGRATIONS.md.

Poi chiedi al tuo agente: "rispondi all'ultima richiesta di preventivo usando il listino" — legge la mail, prende i numeri dal tuo file, prepara la risposta e ti chiede conferma prima di inviare.

Tool

29 tool tipizzati, generati dal server stesso:

• Lettura (17) — account, identità, file di conoscenza, messaggi, non lette, cartelle, ricerca ibrida, testo degli allegati, storico mittenti, pattern appresi, eventi di calendario, slot liberi, file di Drive e il loro testo
• Scritture sicure (3, con audit) — segna letto, sposta, crea cartella
• Pericolose (9, approvazione umana fuori banda) — invio, risposta, cancellazione messaggio, cancellazione cartella, creazione/cancellazione evento, creazione di una riunione Zoom, caricamento di un file su Drive, cestinamento di un file di Drive

Il calendario è servito da Microsoft Graph o da Google Calendar, secondo quello che l'utente ha collegato: i tool sono gli stessi. Drive usa lo scope drive.file, quindi vede solo i file creati da GigaMail. Per collegare Google: GOOGLE_SETUP.md.

Mappa completa e decisioni di design: MAPPA_MCP.md.

Modello di sicurezza

Il contenuto delle email è trattato come dato non fidato (prompt injection). L'agente non può approvare le proprie azioni, per costruzione: un tool pericoloso restituisce solo un request_id inerte, e approvarlo — dalla console o con gigamail approvals approve — richiede una verifica dell'utente fisico a livello di sistema operativo (Windows Hello / Touch ID). Un processo, compreso un agente con la shell, può aprire quel prompt ma non superarlo; senza un backend del genere, nulla viene approvato. Nessun segreto entra nel contesto del modello, quindi un'istruzione iniettata non ha nulla da spendere. Ripetere l'id restituisce solo in attesa di approvazione. L'agente può leggere solo i file registrati esplicitamente dall'utente, mai il resto del filesystem. Ogni azione di scrittura finisce in %APPDATA%/ADE/agent_audit.jsonl (append-only: GigaMail non riscrive mai le voci passate — non è, e non pretende di essere, un archivio a prova di manomissione).

Lo mettiamo alla prova: mail ostili che ordinano esfiltrazione, cancellazione di massa e all'agente di approvarsi da solo, date a un agente reale con tutti i tool attivi.

Questo disegno è una correzione. La v0.1.0 restituiva un token di conferma monouso nel risultato del tool, quindi dentro il contesto del modello: l'agente aveva entrambe le metà. Grazie a u/ranbuman e u/anderson_the_one su r/mcp per averlo notato. Ora l'interruttore sta dove l'agente non arriva.

La metà strutturale della suite gira in CI a ogni push (tests/test_injection.py); quella con l'agente reale è opt-in (scripts/injection_e2e.py) e usa una modalità dry-run, così le azioni confermate finiscono nell'audit ma non vengono mai eseguite.

Regole di risposta (0.2): semi-auto e auto reply, con recinto

Puoi dire a GigaMail: le mail da questi mittenti (o in questa cartella) ricevono una risposta preparata da questi documenti. Le regole si creano dalla CLI — gigamail rules add — dietro lo stesso prompt Windows Hello / Touch ID delle approvazioni, e gigamail watch è il processo che le applica. Il server MCP resta passivo e nessun tool MCP tocca le regole: un'istruzione iniettata non può accendere l'autopilota.

• semi (default): la bozza diventa una normale richiesta di approvazione — arriva la notifica, approvi con Hello, parte.
• Le notifiche ti raggiungono dove sei: toast Windows con bottoni ✅ / ❌ (una volta gigamail desktop-setup — prompt UAC — per renderli cliccabili; aprono l'approvazione, che alza Hello) e Telegram (gigamail telegram setup, col tuo bot: ✅ approva se hai scelto --approve dietro Hello, ❌ rifiuta, ✏️ chiedi modifiche — accettati solo dalla tua chat).
• auto: la richiesta nasce già approvata, decided_by automode:<rule_id> — quell'approvazione l'hai data tu creando la regola, per uno scope preciso, con scadenza obbligatoria, tetto giornaliero e cooldown per mittente. La notifica parte comunque.

Chi scrive (il tuo agente, via claude -p) produce il corpo della risposta e nient'altro: destinatario, oggetto e thread li fissa GigaMail dal messaggio in arrivo — sempre il mittente, mai il Reply-To, mai un indirizzo scritto dalla bozza. Prima passano barriere deterministiche: niente DMARC pass → mai auto; posta automatica, liste, mittenti no-reply, il verdetto spam del provider, allegati eseguibili → nessuna risposta; il primo messaggio di un mittente nuovo passa sempre da te; una raffica di match mette in pausa la regola da sola. Dettagli in SECURITY.md.

Licenza

AGPL-3.0-or-later. Libero di usarlo, studiarlo, modificarlo e condividerlo. Se distribuisci una versione modificata — o la offri come servizio in rete — devi rendere disponibile il sorgente con la stessa licenza. Licenze commerciali per usi closed-source sono disponibili dal titolare del copyright.

GigaMail — 给你的 AI 代理的邮箱

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下载

一个 MCP 服务器，让你的代理 —— Claude、Codex、OpenClaw、Hermes 或任何 兼容 MCP 的客户端 —— 安全、受控地访问你的真实邮箱 —— 多账户（Microsoft Graph + IMAP）、日历、本地搜索索引、发件人 记忆，以及面向代理的权限模型。

不内置任何 LLM：智能来自你自己的代理。MCP 服务器只使用 stdio 传输，不开 网络端口。（可选的人工控制台会在 127.0.0.1 上提供一个本地 HTTP API。）

关于你的数据：GigaMail 把邮件索引、凭据、记忆和配置全部保存在你自己 的机器上 —— 我们不运行任何服务，也收不到任何数据。代理读取的邮件内容当 然会经过该代理及其模型提供商，适用他们各自的数据政策。请据此选择你的代理。

演示邮箱上的两分一刻钟，共四个场景：同一个问题在两个文件夹里得到不同的回复、 价格取自用户自己的文件、文档里没有的信息留下标记，以及一封夹带助手指令的邮件 从未送到模型面前。人工审阅后发送 —— 或者修改指令后重新生成。

为什么

• 混合搜索：提供商搜索（Graph/IMAP）+ 本地 SQLite 索引，快速且支持离线
• 发件人记忆：按发件人记录语气、话题与往来历史，让回复更贴切
• 观察者：从用户对过往草稿的修改中学习偏好
• 知识文件：把价目表、条款、产品资料挂到账户上，代理读取它们来回信 —— 你的代理不需要什么都懂：账户自带知识
• 面向代理的权限：读取自由；发送/删除需要带外给出的人工批准 —— 代理只拿到一个惰性的请求 id，人从控制台或 CLI 批准后才会执行，且执行的 是人当时看到的那份参数。每次写操作都会记入只追加的审计日志
• 凭据永远不经过代理通道：登录与账户管理只存在于 CLI —— 邮件里的提示 注入无法添加账户或读取任何机密

快速开始

GigaMail 通过两个渠道发布：

• pip install gigamail — 代理核心：MCP 服务器、CLI、watcher 和 控制台的本地 HTTP 后端。不含图形界面 — 如果你的代理就是界面，选这个渠道。
• Windows 桌面应用 — 面向人的控制台，内置 Python，一个安装包、 无需任何前置依赖。从最新版本下载 GigaMail-Setup-<版本>.exe，之后应用会自动从那里更新。安装包尚未代码签名， 首次运行时 Windows SmartScreen 会提示警告 — 请核对 GitHub 在文件旁显示的 SHA-256 摘要。自行构建：Node 22+，console/prepare-python.ps1，然后 npm run dist。

下文内容均针对 pip 渠道。

pip install "gigamail[all]"

gigamail login                # Microsoft 设备码登录
gigamail accounts add-imap    # 或任意 IMAP 提供商

为账户设置身份与知识（这是让回复"像你"的关键）：

gigamail identity set                       # 我是谁、做什么、语气
gigamail identity add-file C:\docs\pricelist.xlsx

在 Claude Desktop / Claude Code 中注册（mcpServers）：

{
  "gigamail": {
    "command": "gigamail-server"
  }
}

使用 Codex？本仓库本身就是一个 Codex 插件：它注册 gigamail MCP 服务器，并附带一个教 Codex 如何面对审批关卡的 skill。

codex plugin marketplace add adecubed/gigamail
codex plugin add gigamail@gigamail

使用 OpenClaw 或 Hermes？经过验证的配置见 INTEGRATIONS.md。

你是替人类做安装的 AI 代理吗？ 你可以完成安装与 MCP 注册： pip install "gigamail[all]"，然后把 gigamail-server 加入客户端的 MCP 配置。到此为止。 连接邮箱（gigamail login、gigamail accounts add-imap）需要输入凭据，必须由人类在自己的终端里完成 —— 这不是你该做的 事，GigaMail 的设计也让它无法经由你完成。告诉他们要运行什么，然后等待。

之后直接对你的代理说："用价目表回复最近那封询价邮件" —— 它会读邮件、从你 的文件里取数字、写好草稿，并在发送前征得你的同意。

工具

28 个类型化工具，由服务器本身生成：

• 读取（17） —— 账户、身份、知识文件、邮件、未读、文件夹、混合搜索、 附件文本、发件人历史、学习到的偏好、日历事件、空闲时段、Drive 文件及其文本
• 安全写入（3，有审计） —— 标记已读、移动邮件、新建文件夹
• 危险操作（8，需带外人工批准） —— 发送、回复、删除邮件、删除文件夹、 创建/删除日历事件、上传文件到 Drive、将 Drive 文件移入回收站

日历由 Microsoft Graph 或 Google Calendar 提供，取决于用户连接了哪一个； 工具完全相同。Drive 使用 drive.file 权限，只能看到 GigaMail 自己创建的 文件。连接 Google 的方法见 GOOGLE_SETUP.md。

安全模型

邮件内容被视为不可信数据（提示注入）。代理从构造上就无法批准自己的 操作：危险工具只返回一个惰性的 request_id，而批准它 —— 无论从控制台还是 gigamail approvals approve —— 都需要对机器前的人进行操作系统级验证 （Windows Hello / Touch ID）。任何进程（包括持有 shell 的代理）都能 弹出这个验证框，却无法通过它；没有此类验证后端时，一律拒绝（fail-closed）。 没有任何机密进入模型上下文，被注入的指令无物可用。重复提交 id 只会得到 等待批准。代理只能读取用户明确注册的文件，永远碰不到文件系统的其余部分。 每次写操作都记入只追加的审计日志（GigaMail 从不改写历史条目 —— 它不是、 也不自称是防篡改存储）。

我们对此做红队测试：让恶意邮件命令真实代理外泄数据、批量删除、自我批准 —— 在所有邮件工具全开的情况下，零破坏性操作。

回复规则（0.2）：带栅栏的半自动与全自动回复

你可以告诉 GigaMail：来自这些发件人（或这个文件夹）的邮件，用这些文档起草 回复。规则只能从 CLI（gigamail rules add）或控制台创建，且要经过与批准 相同的 Windows Hello / Touch ID 验证；gigamail watch 是执行规则的进程。 MCP 服务器保持被动，不存在任何能触碰规则的 MCP 工具：被注入的指令无法 打开自动驾驶。

• semi（默认）：草稿成为一个普通的批准请求 —— 你收到通知，用 Hello 批准后才会发出。
• 通知会找到你：Windows 桌面通知带 ✅/❌ 按钮（运行一次 gigamail desktop-setup 使其可点击；按钮只是打开批准流程，仍需 Hello）， 以及 Telegram（gigamail telegram setup，用你自己的机器人：✅ 批准需 在 Hello 背后显式开启 --approve；❌ 拒绝、✏️ 要求修改 —— 且只接受来自 你那个会话的指令）。
• auto：请求生来即已批准，decided_by automode:<rule_id> —— 这份批准是 你创建规则时在 Hello 背后给出的，范围精确、必有过期时间、每日上限和按 发件人的冷却时间。通知照常发出。

起草者（你自己的代理，经 claude -p）只产出回复正文：收件人、主题与 会话线程由 GigaMail 从来信中确定 —— 永远回给通过验证的发件人，绝不理会 Reply-To，也绝不使用草稿里写出的地址。确定性栅栏先行：DMARC 未通过 → 永不 auto；自动生成的邮件、邮件列表、no-reply 发件人、提供商的垃圾邮件判定、 可执行附件 → 一律不回复；新发件人的第一封邮件永远经过你；短时间内大量命中 会让规则自动暂停。详见 SECURITY.md。

许可证

AGPL-3.0-or-later. 自由使用、研究、修改与分享。若你分发修改版 —— 或将 其作为网络服务运行 —— 必须以相同许可证提供其源代码。闭源商用许可可向版权 持有人洽询。