LMCP is a cross-platform MCP server (Model Context Protocol) that connects AI assistants — Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, VS Code, Zed — to your apps: Mail, Microsoft Outlook, Calendar, Microsoft Teams, OneDrive, Slack and Office. On macOS it also reaches native apps. 251 tools. It runs entirely on your machine — no cloud servers, no API tokens, no data leaves your device.

Can LMCP access Microsoft Teams without Graph API?

Yes. LMCP reads Teams messages directly from the local IndexedDB cache on your machine. No Microsoft Graph API, no OAuth tokens, no Azure AD, no API rate limits. Zero network requests to Microsoft.

Is LMCP GDPR compliant?

Yes, by architecture — not by policy. All data is processed on your machine. No personal data is ever transmitted to any server. Your emails, calendar, contacts, Teams messages and files never leave your device. Inherently compliant with GDPR, CCPA and similar regulations.

How does LMCP differ from other MCP servers?

LMCP is the only MCP server that: (1) runs 100% locally with zero cloud dependencies, (2) reads Microsoft Teams without Graph API tokens, (3) accesses native apps directly instead of cloud APIs, (4) requires no OAuth setup or API keys, (5) works offline once installed.

Yes. LMCP is free to install and use. No credit card, no API keys, no subscription. It works with Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code and any MCP-compatible client.

Microsoft Teams lezen in Cursor zonder Graph API (Claude, VS Code, Windsurf)

Het probleem

Je zit middenin een codeersessie wanneer iemand op Teams vermeldt dat het schema van het API-endpoint is gewijzigd. Of een teamgenoot heeft drie uur geleden de nieuwe databasegegevens in een kanaal geplaatst. Normaal gesproken zou je moeten overschakelen naar Teams, door gesprekken scrollen, het relevante bericht zoeken, de informatie kopiëren en weer terugschakelen naar je editor.

De officiële manier om Teams programmatisch te benaderen is de Microsoft Graph API, waarvoor je een Azure AD-app moet registreren, OAuth-scopes moet configureren, tokenvernieuwing moet afhandelen en met rate limits moet omgaan. Voor een ontwikkelaar die alleen maar een bericht wil lezen tijdens het coderen is dat een absurde hoeveelheid ceremonie.

Hoe LMCP dit oplost

LMCP kiest een volledig andere aanpak. In plaats van via Microsoft’s cloud-API’s te gaan, leest het Teams-gegevens rechtstreeks uit de lokale cache op je Mac. De Teams desktop-app slaat zijn berichten op in een LevelDB-database (de IndexedDB-backingstore voor de op Chromium gebaseerde renderer). LMCP leest deze database lokaal, wat betekent:

Geen registratie van de Microsoft Graph API
Geen OAuth-tokens of Azure AD-configuratie
Geen rate limits of API-quota’s
Geen netwerkverzoeken naar Microsoft-servers
Werkt zelfs wanneer je VPN of bedrijfsproxy de Graph API blokkeert

Eenmaal geïnstalleerd kun je je AI-assistent dingen vragen zoals:

Vat ongelezen berichten samen in mijn Teams-kanalen over de API-migratie

Je AI leest de berichten via LMCP en geeft je een samenvatting direct in je editor. Geen contextwisseling, geen kopiëren en plakken.

Hoe het werkt

De Microsoft Teams desktop-app op de Mac (de nieuwe Teams, versie 2.x) is gebouwd op Electron en slaat zijn gegevens op in een op Chromium gebaseerde LevelDB-database in:

~/Library/Containers/com.microsoft.teams2/.../https_teams.microsoft.com_0.indexeddb.leveldb

LMCP gebruikt ccl_chromium_reader, een opensource-bibliotheek voor het lezen van Chromium IndexedDB-stores, om deze database te parsen. Het haalt chatberichten, kanaalposts, teamnamen en gespreksmetadata eruit — allemaal zonder ook maar één netwerkverzoek te doen.

De gegevens zijn alleen-lezen. LMCP kan geen berichten verzenden, gesprekken wijzigen of naar de Teams-database schrijven. Het leest alleen wat al lokaal door de Teams-app in de cache is opgeslagen.

Stap 1: Installeer LMCP op je Mac

Download LMCP en installeer het:

Open het gedownloade .dmg-bestand vanuit je map Downloads
Sleep Local MCP naar je map Programma’s
Open Local MCP vanuit je map Programma’s — het verschijnt in je menubalk

Duurt ongeveer 30 seconden. Je AI-clients worden automatisch geconfigureerd.

Stap 2: Herstart je AI-client

Herstart na de installatie je AI-client zodat deze de nieuwe MCP-tools oppikt:

Cursor — herstart de editor
Claude Desktop — volledig afsluiten (Cmd+Q) en opnieuw openen
VS Code — herlaad het venster (Cmd+Shift+P → “Reload Window”)
ChatGPT / Windsurf — herstart de applicatie

Stap 3: Zorg dat Teams draait

LMCP leest uit de lokale Teams-cache, dus de Teams desktop-app moet geïnstalleerd zijn en je moet minstens één keer ingelogd zijn. De app hoeft niet te draaien op het moment dat je een query uitvoert — de gecachte gegevens blijven op schijf bewaard. Maar voor de meest recente berichten kun je Teams beter laten draaien zodat het nieuwe gegevens synchroniseert.

Stap 4: Bevraag Teams vanuit je AI

Open je AI-client en probeer prompts zoals deze:

“Toon mijn recente Teams-chats” — bekijk je 1-op-1- en groepsgesprekken.
“Wat heeft het backend-team vandaag in het #deployments-kanaal gepost?” — doorzoek specifieke kanalen.
“Vat ongelezen berichten samen in mijn Teams-kanalen over de API-migratie” — krijg een gerichte samenvatting.
“Vind het bericht waarin Sarah de nieuwe staging-URL deelde” — doorzoek alle gesprekken.

Welke Teams-gegevens zijn beschikbaar?

LMCP stelt deze Teams-tools beschikbaar aan je AI-assistent:

Chats tonen — blader door je 1-op-1-gesprekken en groepschats
Chatberichten lezen — haal de inhoud van elk chatgesprek op
Teams tonen — bekijk alle Teams waar je bij hoort
Kanalen tonen — blader door kanalen binnen een team
Kanaalberichten lezen — haal posts en antwoorden uit elk kanaal op

Alle bewerkingen zijn alleen-lezen. Je kunt geen berichten verzenden via LMCP.

Workflows voor ontwikkelaars

Context voor codereview

Controleer mijn Teams-berichten op discussies over de refactor van de betalingsservice, bekijk daarna de openstaande PR in deze repo en vat beide samen.

Je AI haalt tegelijkertijd context uit Teams en je codebase, zodat je het volledige plaatje hebt voordat je begint met reviewen.

Incidentafhandeling

Lees de nieuwste berichten in het #incidents-kanaal op Teams en bekijk de foutlogs in dit project. Wat veroorzaakt waarschijnlijk de 500-fouten?

Tijdens een incident bespaart het hebben van Teams-context direct in je editor cruciale minuten.

Veelgestelde vragen

Werkt dit met de oude Teams-app (Teams Classic)?

Nee. De lokale LevelDB-aanpak werkt met de nieuwe Microsoft Teams (versie 2.x), de op Electron gebaseerde app die Microsoft sinds 2023 uitlevert. De oude Teams Classic gebruikte een ander opslagformaat. Als je nog op Teams Classic zit, werk dan bij naar de nieuwe versie — Microsoft dringt deze migratie al meer dan twee jaar op.

Kan LMCP berichten verzenden op Teams?

Nee. Teams-toegang is alleen-lezen. LMCP leest uit de lokale cache maar kan er niet naar schrijven. Het verzenden van berichten zou de Graph API vereisen, wat het doel van de local-first-aanpak tenietdoet. Als je berichten moet verzenden, gebruik dan Teams rechtstreeks.

Wat als mijn Teams-gegevens verouderd zijn?

LMCP leest wat er in de lokale cache staat. Als de Teams desktop-app draait en verbonden is, blijft de cache actueel. Als Teams een tijdje gesloten is geweest, weerspiegelen de gegevens de laatste synchronisatie. Voor de meest verse gegevens zorg je ervoor dat Teams op de achtergrond draait.

Werkt met alle grote AI-clients

Hoewel deze gids zich richt op Cursor, werkt LMCP met elke MCP-compatibele client. Je kunt Teams ook benaderen vanuit Claude Desktop, VS Code met Copilot, Windsurf, ChatGPT, Zed en andere. Het installatiecommando is voor allemaal hetzelfde.

Wat kan LMCP nog meer?

Teams is slechts een van de apps die LMCP met je AI-assistent verbindt. Je kunt ook Mail en e-mail, Calendar zonder OAuth, Contacts, OneDrive, Outlook en meer benaderen. Bekijk de volledige lijst met gidsen voor alle beschikbare integraties.