連携

LLMtoMD をお使いの AI ツールに接続

ひとつの MCP サーバーで、すべてのアシスタントに対応します。Claude、ChatGPT、Cursor、そしてご自身のエージェントの中で、ドキュメントを変換・検索・質問できます。アプリにはサインインを、コードには API キーをご利用ください。

コーディングエージェント向け

コードエージェントの記憶

コーディングエージェントは忘れてしまいます。会話が長くなるにつれて仕様がコンテキストから外れ、AI は推測を始めます。要件を LLMtoMD に保存しておけば、エージェントは必要なときに正確な詳細を呼び戻すことができ、話の筋を見失うことがありません。

ステップ 1

FRD をアップロード

要件定義書、仕様書、設計メモなど、どんなファイルやリンクでもドロップしてください。

ステップ 2

私たちが構造化します

LLMtoMD が、検索可能でクリーンな Markdown に変換してライブラリに保存します。

ステップ 3

エージェントが記憶します

Cursor、Claude Code、VS Code、Antigravity が、永続的なコンテキストとして参照します。

Claude logo

Claude

Claude.ai、Claude Desktop、Claude API の中でドキュメントをご活用ください。

サインイン

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp

Claude.ai (web)

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

Claude Desktop

  1. 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

  1. 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."}],
)
mic_YOUR_KEY設定 → AI ツールを接続 で取得したキーに置き換えてください。API キーを取得
Cursor logo

Cursor

コーディング中に、Cursor の AI へドキュメントを渡せます。

サインイン

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp
  1. Click Add to Cursor above and confirm the install — no file editing.
  2. Cursor opens a browser to sign in to LLMtoMD the first time — no key needed.
  3. 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 logo

VS Code

VS Code のコーディングエージェントに、永続的なナレッジベース(FRD・仕様・ドキュメント)を提供します。

サインイン

Connector URL

https://mcp.llmtomd.com/mcp

GitHub Copilot (agent mode)

  1. Click Add to VS Code above, then Install in the prompt VS Code shows — no file editing.
  2. 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.
  3. 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)

  1. 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)

  1. 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 logo

Antigravity

Google Antigravity のエージェントが開発中に、仕様書や設計ドキュメントを参照できるようにします。

API キー
  1. Antigravity Settings → Customizations → Open MCP Config (or edit ~/.gemini/config/mcp_config.json). Note: Antigravity uses serverUrl, not url.
  2. 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).
  3. 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" }
    }
  }
}
mic_YOUR_KEY設定 → AI ツールを接続 で取得したキーに置き換えてください。API キーを取得
ChatGPT logo

ChatGPT

ChatGPT にコネクタとして LLMtoMD を追加します。

サインイン

Connector URL

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

OpenAI API

OpenAI Responses API または Agents SDK から LLMtoMD を呼び出します。

API キー

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)
mic_YOUR_KEY設定 → AI ツールを接続 で取得したキーに置き換えてください。API キーを取得
LangChain logo

LangChain

LLMtoMD のツールを LangChain / LangGraph エージェントに読み込みます。

API キー

LangSmith / Fleet (no code)

  1. In LangSmith → Settings → MCP servers → Add server → Add custom MCP.
  2. Name it "llmtomd" and set the URL to https://mcp.llmtomd.com/mcp.
  3. 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.)
  4. 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)

  1. 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
mic_YOUR_KEY設定 → AI ツールを接続 で取得したキーに置き換えてください。API キーを取得
LlamaIndex logo

LlamaIndex

LlamaIndex エージェントで LLMtoMD のツールを使用します。

API キー
  1. 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
mic_YOUR_KEY設定 → AI ツールを接続 で取得したキーに置き換えてください。API キーを取得

すべてのアシスタントでドキュメントをご活用ください

Claude、ChatGPT、Cursor、そしてご自身のエージェントの中で、ひとつの MCP サーバーを通じてファイル全体を変換・検索・質問できます。