KI-E-Mail-Sortierung für selbst gehostete Server

Das Problem: du betreibst deinen eigenen Mailserver nicht aus Zufall

Mailcow, Mailu oder einen selbst gebauten Postfix/Dovecot-Stack richtet man nicht aus Versehen ein. Du wolltest Kontrolle über deine eigenen Daten — und hast sie bekommen, auf Kosten jeder «smarten Inbox»-Funktion, die Gmail- und Outlook-Nutzer als selbstverständlich betrachten. Die meisten E-Mail-KI-Tools unterstützen nur Gmail und Outlook und laufen ausschliesslich in der Cloud, was nicht funktioniert, wenn dein Postfach auf Hardware liegt, die du selbst administrierst. Das Resultat ist ein bekannter Kompromiss: entweder das selbst gehostete Setup behalten und E-Mails von Hand sortieren, oder genau das aufgeben, wofür man es aufgesetzt hat, nur um automatische Sortierung zu bekommen.

Dieser Kompromiss ist unnötig. AI Email Filter verbindet sich mit jedem IMAP/SMTP-Server — Mailcow, Mailu und vollständig eigene Setups eingeschlossen — genauso wie mit Gmail. Keine Migration, keine OAuth-Pflicht, keine Annahme, dass «selbst gehostet» gleich «nicht unterstützt» bedeutet.

Warum klassische If-Then-Filter hier versagen

Sieve-Regeln und Procmail-Rezepte funktionieren über Mustererkennung: Absenderadresse, Betreff-Stichwort, Header-Wert. Das reicht für stabile, enge Fälle — Mail von einer Adresse geht immer in einen Ordner. Es scheitert, sobald das, was du eigentlich fangen willst, kein festes Muster hat. Moderner Spam und Cold Outreach wechseln Absender-Domains, erzeugen plausibel klingende Betreffzeilen und wiederholen keinen Header-Fingerabdruck zweimal. Am Ende pflegst du eine wachsende Liste brüchiger Regeln, die den Spam von gestern fängt und den von heute verpasst. Rspamd auf Mailcow bewertet technische Signale gut — SPF, DKIM, DMARC, Bayes — beurteilt aber nicht, worum es in einer Nachricht inhaltlich geht. Genau diese Lücke muss semantische Sortierung schliessen. (Wenn konkret Mailcows Spamfilter das Problem ist, siehe Mailcows Spamfilter endlich reparieren.)

Wie prompt-basierte Sortierung das löst

Statt Musterregeln beschreibst du jede Kategorie in normaler Sprache, und AI Email Filter klassifiziert eingehende Mail — beziehungsweise, sobald ein Absender einmal erkannt wurde, nur noch diesen — anhand deiner Beschreibungen. Ein paar Beispiele für die Art von Prompt, die damit einen ganzen Regelstapel ersetzt:

• «Cold Outreach, LinkedIn-Spam oder jemand, der mir etwas verkaufen will» — erfasst das inhaltliche Muster von Verkaufsanfragen unabhängig davon, über welche Domain sie diese Woche verschickt werden.
• «Alles rund um die Server-Migration von [Projektname]» — bündelt jede Nachricht zu einem bestimmten Infrastruktur-Projekt, auch von Leuten, die dir noch nie zuvor geschrieben haben.
• «Angebote und Updates von den Hosting- und Domain-Anbietern, die ich tatsächlich nutze» — trennt Erneuerungs-Hinweise, die du brauchst, von Anbieter-Werbung, die du nicht brauchst, ohne Absenderadressen fest zu verdrahten, die sich ändern, sobald ein Anbieter sein Billing-System wechselt.

Das läuft zusätzlich zu deiner bestehenden Spam-Filterung, nicht anstelle davon — Rspamd übernimmt weiterhin die technische Bewertung, AI Email Filter die semantische Sortierung, für die Rspamd nie gebaut wurde.

Konsequent selbst gehostet bleiben

Wenn der ganze Sinn eines eigenen Servers ist, dass deine Mail keine fremde Infrastruktur berührt, dann untergräbt es diesen Sinn, jede Nachricht an eine fremde KI-API zu schicken. Eigenes LLM lässt dich die Klassifizierung stattdessen an eine lokale Ollama-Instanz schicken — dann verlässt kein E-Mail-Inhalt deine Infrastruktur. Dazu cachen Absender Smart Categories die Einordnung jedes Absenders, sodass wiederkehrende Mail von deinem Team oder festen Lieferanten sofort sortiert wird, ohne einen zweiten Klassifizierungs-Aufruf.

FAQ

Ersetzt das Mailcows eingebauten Spamfilter?

Nein. Rspamd übernimmt weiterhin SPF/DKIM/DMARC und Bayes-Scoring. AI Email Filter ergänzt eine zweite, inhaltliche Ebene für Mail, die technisch gültig, aber inhaltlich falsch für deinen Posteingang ist — Verkaufsanfragen, themenfremde Anliegen, Mail, die direkt in einen bestimmten Projektordner soll.

Kann ich das klassifizierende Modell lokal laufen lassen, damit keine Mail-Inhalte meinen Server verlassen?

Ja. Eigenes LLM unterstützt neben OpenAI und jedem OpenAI-kompatiblen Endpoint auch eine lokale Ollama-Instanz. Mit Ollama läuft die Klassifizierung auf Hardware, die du kontrollierst, und nichts verlässt deine Infrastruktur.

Welche selbst gehosteten Mailserver funktionieren konkret damit?

Alles, was IMAP/SMTP spricht: Mailcow, Mailu, eigene Postfix/Dovecot-Stacks und die üblichen gehosteten Anbieter (Gmail, Yahoo, ProtonMail über Bridge, Fastmail), falls du ein gemischtes Setup betreibst. Es gibt keinen Migrationsschritt — du verbindest deinen bestehenden Server. (Outlook/Microsoft 365 kommt bald via Microsoft-Login.)

Am eigenen Server ausprobieren

AI Email Filter bietet 200 kostenlose Klassifizierungen ohne Kreditkarte, damit du es an deinem echten Mail-Volumen testen kannst, bevor du dich festlegst. Die vollständigen Pläne starten bei 6 $/Monat für unlimitierte Klassifizierungen — siehe Preise.