Integrações

Conecte o LLMtoMD às suas ferramentas de IA

Um único servidor MCP, todos os assistentes. Use seus documentos — converter, pesquisar e perguntar — dentro do Claude, ChatGPT, Cursor e dos seus próprios agentes. Faça login para os apps; uma chave de API para o código.

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Para agentes de programação

A memória do seu agente de código

Agentes de programação esquecem. À medida que a conversa cresce, a especificação sai do contexto e a IA começa a adivinhar. Mantenha seus requisitos no LLMtoMD e seu agente poderá recuperá-los — o detalhe exato, sob demanda — em vez de perder o fio da meada.

Etapa 1

Envie seu FRD

Solte seu documento de requisitos, especificação ou notas de design — qualquer arquivo ou link.

Etapa 2

Nós o estruturamos

O LLMtoMD o converte em Markdown limpo e pesquisável na sua biblioteca.

Etapa 3

Seu agente lembra

Cursor, Claude Code, VS Code ou Antigravity o consultam como contexto duradouro.

Claude

Use seus documentos dentro do Claude.ai, do Claude Desktop e da Claude API.

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."}],
)

Substitua mic_YOUR_KEY por uma chave de Configurações → Conecte suas ferramentas de IA.Obter uma chave de API

Cursor

Dê seus documentos à IA do Cursor enquanto você programa.

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

Dê ao seu agente de programação do VS Code uma base de conhecimento persistente — FRDs, especificações e documentos.

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

Deixe o agente do Google Antigravity consultar suas especificações e documentos de design enquanto ele desenvolve.

Chave de API

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" }
    }
  }
}

Substitua mic_YOUR_KEY por uma chave de Configurações → Conecte suas ferramentas de IA.Obter uma chave de API

ChatGPT

Adicione o LLMtoMD como conector no ChatGPT.

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

Chame o LLMtoMD a partir da OpenAI Responses API ou do Agents SDK.

Chave de API

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)

Substitua mic_YOUR_KEY por uma chave de Configurações → Conecte suas ferramentas de IA.Obter uma chave de API

LangChain

Carregue as ferramentas do LLMtoMD em um agente LangChain / LangGraph.

Chave de API

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

Substitua mic_YOUR_KEY por uma chave de Configurações → Conecte suas ferramentas de IA.Obter uma chave de API

LlamaIndex

Use as ferramentas do LLMtoMD em um agente LlamaIndex.

Chave de API

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

Substitua mic_YOUR_KEY por uma chave de Configurações → Conecte suas ferramentas de IA.Obter uma chave de API

Use seus documentos em todos os assistentes

Converta, pesquise e pergunte em todos os seus arquivos — dentro do Claude, ChatGPT, Cursor e dos seus próprios agentes — por um único servidor MCP.

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