Integrationen

Verbinde LLMtoMD mit deinen KI-Tools

Ein MCP-Server, jeder Assistent. Nutze deine Dokumente — konvertieren, durchsuchen und fragen — in Claude, ChatGPT, Cursor und deinen eigenen Agenten. Melde dich für Apps an; ein API-Schlüssel für Code.

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Für Coding-Agenten

Das Gedächtnis deines Code-Agenten

Coding-Agenten vergessen. Wenn die Konversation wächst, rutscht die Spezifikation aus dem Kontext und die KI fängt an zu raten. Behalte deine Anforderungen in LLMtoMD, und dein Agent kann sie wieder abrufen — genau das richtige Detail, auf Abruf — statt den Faden zu verlieren.

Schritt 1

Lade dein FRD hoch

Lege dein Anforderungsdokument, deine Spezifikation oder deine Designnotizen ab — jede Datei oder jeder Link.

Schritt 2

Wir strukturieren es

LLMtoMD konvertiert es in sauberes, durchsuchbares Markdown in deiner Bibliothek.

Schritt 3

Dein Agent erinnert sich

Cursor, Claude Code, VS Code oder Antigravity rufen es als dauerhaften Kontext ab.

Claude

Nutze deine Dokumente in Claude.ai, Claude Desktop und der Claude API.

Anmeldung

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp

Claude.ai (web)

Open claude.ai → Settings → Connectors → Add custom connector (a paid plan is required).
Paste the Connector URL above, leave the OAuth fields blank, and click Connect.
Sign in to LLMtoMD and click Allow.

Claude Desktop

Settings → Developer → Edit config, add this to claude_desktop_config.json, then restart. The first run opens a browser to sign in:

{
  "mcpServers": {
    "llmtomd": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.llmtomd.com/mcp"]
    }
  }
}

Claude API

Pass LLMtoMD as a remote MCP server with an API key:

client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    mcp_servers=[{
        "type": "url",
        "name": "llmtomd",
        "url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp",
        "authorization_token": "mic_YOUR_KEY",
    }],
    betas=["mcp-client-2025-11-20"],
    messages=[{"role": "user", "content": "List my LLMtoMD documents."}],
)

Ersetze mic_YOUR_KEY durch einen Schlüssel aus Einstellungen → Verbinde deine KI-Tools.API-Schlüssel holen

Cursor

Gib der KI von Cursor deine Dokumente, während du programmierst.

Anmeldung

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp

Add to Cursor

Click Add to Cursor above and confirm the install — no file editing.
Cursor opens a browser to sign in to LLMtoMD the first time — no key needed.
Prefer to do it by hand? Create ~/.cursor/mcp.json (global) or .cursor/mcp.json (project) with the entry below instead.

{
  "mcpServers": {
    "llmtomd": { "url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp" }
  }
}

VS Code

Gib deinem VS-Code-Coding-Agenten eine dauerhafte Wissensbasis — FRDs, Spezifikationen und Dokumente.

Anmeldung

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp

GitHub Copilot (agent mode)

Add to VS Code VS Code Insiders

Click Add to VS Code above, then Install in the prompt VS Code shows — no file editing.
The first run opens a browser to sign in to LLMtoMD (OAuth) — no key. After you approve, the tools appear in Copilot's agent mode.
Prefer to do it by hand? Command Palette → MCP: Open User Configuration and add the server below instead.

{
  "servers": {
    "llmtomd": { "type": "http", "url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp" }
  }
}

Claude Code (in VS Code or the terminal)

Claude Code has no one-click link (it keeps its own config). Run this once, then /mcp to finish the sign-in:

claude mcp add --transport http llmtomd https://mcp.llmtomd.com/mcp

Claude Code — share with a repo (.mcp.json)

Commit a .mcp.json at the repo root so everyone who opens it gets LLMtoMD (Claude Code prompts to approve on first use):

{
  "mcpServers": {
    "llmtomd": { "type": "http", "url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp" }
  }
}

Antigravity

Lass den Agenten von Google Antigravity auf deine Spezifikationen und Designdokumente zugreifen, während er entwickelt.

API-Schlüssel

Antigravity Settings → Customizations → Open MCP Config (or edit ~/.gemini/config/mcp_config.json). Note: Antigravity uses serverUrl, not url.
Generate an API key below and paste it into the Authorization header (recommended — Antigravity's sign-in for custom servers is new and can hang mid-OAuth; the key always works).
Save and restart Antigravity; the LLMtoMD tools appear under Manage MCP servers.

{
  "mcpServers": {
    "llmtomd": {
      "serverUrl": "https://mcp.llmtomd.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer mic_YOUR_KEY" }
    }
  }
}

Ersetze mic_YOUR_KEY durch einen Schlüssel aus Einstellungen → Verbinde deine KI-Tools.API-Schlüssel holen

ChatGPT

Füge LLMtoMD als Connector in ChatGPT hinzu.

Anmeldung

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp

Enable Developer Mode: ChatGPT → Settings → Connectors (Apps) → Advanced → Developer mode (Plus/Pro/Team/Enterprise, beta).
In a chat, open the + (or Settings → Connectors) → Add a custom connector with the Connector URL above.
Sign in to LLMtoMD and click Allow.

OpenAI API

Rufe LLMtoMD über die OpenAI Responses API oder das Agents SDK auf.

API-Schlüssel

Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    tools=[{
        "type": "mcp",
        "server_label": "llmtomd",
        "server_url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp",
        "authorization": "mic_YOUR_KEY",
        "require_approval": "never",
    }],
    input="List my LLMtoMD documents.",
)
print(resp.output_text)

Agents SDK

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStreamableHttp

async with MCPServerStreamableHttp(
    name="LLMtoMD",
    params={
        "url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp",
        "headers": {"Authorization": "Bearer mic_YOUR_KEY"},
    },
) as server:
    agent = Agent(name="Assistant", instructions="Use the LLMtoMD tools.", mcp_servers=[server])
    print((await Runner.run(agent, "List my LLMtoMD documents.")).final_output)

Ersetze mic_YOUR_KEY durch einen Schlüssel aus Einstellungen → Verbinde deine KI-Tools.API-Schlüssel holen

LangChain

Lade die Tools von LLMtoMD in einen LangChain- / LangGraph-Agenten.

API-Schlüssel

LangSmith / Fleet (no code)

In LangSmith → Settings → MCP servers → Add server → Add custom MCP.
Name it "llmtomd" and set the URL to https://mcp.llmtomd.com/mcp.
Under Authentication keep Static Headers, click Add header, and set Key to Authorization and Value to the line below. (Or choose OAuth 2.1 (Auto) to sign in instead of pasting a key.)
Save server — the LLMtoMD tools now show under Tools and are available to your Fleet agents.

Authorization: Bearer mic_YOUR_KEY

Python (langchain-mcp-adapters)

Install the adapter: pip install langchain-mcp-adapters

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

client = MultiServerMCPClient({
    "llmtomd": {
        "transport": "streamable_http",
        "url": "https://mcp.llmtomd.com/mcp",
        "headers": {"Authorization": "Bearer mic_YOUR_KEY"},
    }
})
tools = await client.get_tools()  # pass these into your agent

Ersetze mic_YOUR_KEY durch einen Schlüssel aus Einstellungen → Verbinde deine KI-Tools.API-Schlüssel holen

LlamaIndex

Nutze die Tools von LLMtoMD in einem LlamaIndex-Agenten.

API-Schlüssel

Install the tools package: pip install llama-index-tools-mcp

from llama_index.tools.mcp import BasicMCPClient, McpToolSpec

client = BasicMCPClient("https://mcp.llmtomd.com/mcp", headers={"Authorization": "Bearer mic_YOUR_KEY"})
tools = McpToolSpec(client=client).to_tool_list()  # pass these into your agent

Ersetze mic_YOUR_KEY durch einen Schlüssel aus Einstellungen → Verbinde deine KI-Tools.API-Schlüssel holen

Nutze deine Dokumente in jedem Assistenten

Konvertiere, durchsuche und frage über deine Dateien hinweg — in Claude, ChatGPT, Cursor und deinen eigenen Agenten — über einen einzigen MCP-Server.

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