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.

Как читать Microsoft Teams в Cursor без Graph API (Claude, VS Code, Windsurf)

Проблема

Вы полностью погружены в сессию кодинга, когда кто-то упоминает в Teams, что схема API-эндпоинта изменилась. Или коллега три часа назад опубликовал в канале новые учётные данные базы данных. Обычно вам пришлось бы переключиться на Teams, прокрутить переписку, найти нужное сообщение, скопировать информацию и вернуться в редактор.

Официальный способ программного доступа к Teams — это Microsoft Graph API, который требует регистрации приложения Azure AD, настройки OAuth-скоупов, обработки обновления токенов и работы с ограничениями частоты запросов. Для разработчика, который просто хочет прочитать сообщение во время кодинга, это абсурдное количество церемоний.

Как LMCP решает это

LMCP использует совершенно иной подход. Вместо обращения к облачным API Microsoft он читает данные Teams напрямую из локального кэша на вашем Mac. Десктопное приложение Teams хранит свои сообщения в базе данных LevelDB (хранилище IndexedDB для рендерера на основе Chromium). LMCP читает эту базу данных локально, что означает:

Без регистрации в Microsoft Graph API
Без OAuth-токенов или настройки Azure AD
Без ограничений частоты запросов или API-квот
Без сетевых запросов к серверам Microsoft
Работает даже когда ваш VPN или корпоративный прокси блокирует Graph API

После установки вы можете попросить вашего AI-ассистента, например:

Сделай сводку непрочитанных сообщений в моих каналах Teams о миграции API

Ваш AI читает сообщения через LMCP и даёт вам сводку прямо в редакторе. Без переключения контекста, без копирования и вставки.

Как это работает

Десктопное приложение Microsoft Teams на Mac (новый Teams, версия 2.x) построено на Electron и хранит свои данные в базе данных LevelDB на основе Chromium по пути:

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

LMCP использует ccl_chromium_reader, библиотеку с открытым исходным кодом для чтения хранилищ Chromium IndexedDB, чтобы разобрать эту базу данных. Она извлекает сообщения чатов, посты в каналах, названия команд и метаданные переписки — всё это без единого сетевого запроса.

Данные доступны только для чтения. LMCP не может отправлять сообщения, изменять переписку или записывать в базу данных Teams. Он читает только то, что уже закэшировано локально приложением Teams.

Шаг 1: Установите LMCP на ваш Mac

Скачать LMCP и установите его:

Откройте загруженный файл .dmg из папки Загрузки
Перетащите Local MCP в папку Программы
Откройте Local MCP из папки Программы — он появится в строке меню

Занимает около 30 секунд. Ваши AI-клиенты настраиваются автоматически.

Шаг 2: Перезапустите ваш AI-клиент

После установки перезапустите ваш AI-клиент, чтобы он подхватил новые инструменты MCP:

Cursor — перезапустите редактор
Claude Desktop — полностью завершите (Cmd+Q) и откройте заново
VS Code — перезагрузите окно (Cmd+Shift+P → “Reload Window”)
ChatGPT / Windsurf — перезапустите приложение

Шаг 3: Убедитесь, что Teams запущен

LMCP читает из локального кэша Teams, поэтому десктопное приложение Teams должно быть установлено, и вам нужно войти в него хотя бы один раз. Приложение не обязательно должно быть запущено в момент запроса — закэшированные данные сохраняются на диске. Но для самых свежих сообщений держите Teams запущенным, чтобы он синхронизировал новые данные.

Шаг 4: Запрашивайте Teams из вашего AI

Откройте ваш AI-клиент и попробуйте такие запросы:

“Покажи мои недавние чаты Teams” — посмотрите свои личные и групповые переписки.
“Что команда бэкенда опубликовала в канале #deployments сегодня?” — ищите в конкретных каналах.
“Сделай сводку непрочитанных сообщений в моих каналах Teams о миграции API” — получите сфокусированную сводку.
“Найди сообщение, где Sarah поделилась новым URL стейджинга” — ищите по всем перепискам.

Какие данные Teams доступны?

LMCP предоставляет вашему AI-ассистенту следующие инструменты Teams:

Список чатов — просматривайте свои личные и групповые переписки
Чтение сообщений чата — получайте содержимое любой переписки в чате
Список команд — смотрите все команды (Teams), к которым вы относитесь
Список каналов — просматривайте каналы внутри команды
Чтение сообщений канала — получайте посты и ответы из любого канала

Все операции доступны только для чтения. Вы не можете отправлять сообщения через LMCP.

Рабочие сценарии для разработчиков

Контекст для код-ревью

Проверь мои сообщения в Teams на предмет обсуждения рефакторинга платёжного сервиса, затем посмотри открытый PR в этом репозитории и сделай совместную сводку.

Ваш AI одновременно вытягивает контекст из Teams и вашей кодовой базы, давая вам полную картину перед началом ревью.

Реагирование на инциденты

Прочитай последние сообщения в канале #incidents в Teams и проверь логи ошибок в этом проекте. Что вероятно вызывает ошибки 500?

Во время инцидента наличие контекста Teams прямо в редакторе экономит критически важные минуты.

Часто задаваемые вопросы

Работает ли это со старым приложением Teams (Teams Classic)?

Нет. Подход с локальной LevelDB работает с новым Microsoft Teams (версия 2.x) — приложением на основе Electron, которое Microsoft выпускает с 2023 года. Старый Teams Classic использовал другой формат хранения. Если вы всё ещё на Teams Classic, обновитесь до новой версии — Microsoft продвигает эту миграцию уже более двух лет.

Может ли LMCP отправлять сообщения в Teams?

Нет. Доступ к Teams только для чтения. LMCP читает из локального кэша, но не может записывать в него. Отправка сообщений потребовала бы Graph API, что противоречит смыслу подхода local-first. Если вам нужно отправлять сообщения, используйте Teams напрямую.

Что если мои данные Teams устарели?

LMCP читает то, что находится в локальном кэше. Если десктопное приложение Teams запущено и подключено, кэш остаётся актуальным. Если Teams был закрыт некоторое время, данные будут отражать момент последней синхронизации. Для самых свежих данных убедитесь, что Teams работает в фоновом режиме.

Работает со всеми основными AI-клиентами

Хотя это руководство сфокусировано на Cursor, LMCP работает с любым MCP-совместимым клиентом. Вы также можете получить доступ к Teams из Claude Desktop, VS Code с Copilot, Windsurf, ChatGPT, Zed и других. Команда установки одинакова для всех них.

Что ещё умеет LMCP?

Teams — лишь одно из приложений, которые LMCP подключает к вашему AI-ассистенту. Вы также можете получить доступ к Mail и электронной почте, Calendar без OAuth, Contacts, OneDrive, Outlook и многому другому. Смотрите полный список руководств для всех доступных интеграций.