LLMemory

Name: LLMemory
Author: meir-may

作者：meir-may版本 0.1.0i★ –i在云端运行

注册名称io.github.meir-may/llmemory

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Search your AI chat history (ChatGPT, Claude, Codex) from any MCP client. Remote, private, read-only

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 聊天与邮件

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://mcp.llmemory.xyz/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http llmemory https://mcp.llmemory.xyz/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "llmemory": {
      "url": "https://mcp.llmemory.xyz/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "llmemory": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.llmemory.xyz/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://mcp.llmemory.xyz/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 meir-may 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
端点有响应
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“聊天与邮件”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 1769 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 1769 个服务器的 13% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 1769 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

LLMemory 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.0）于5个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Vexa

作者：Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

在云端运行★ 2,949Apache-2.02个月前更新

安装

emailmd

作者：anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

电脑或云端★ 1,385MIT31天前更新

安装

MCP WhatsApp Cloud

作者：codespar

MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

在你的电脑上运行★ 277MIT5个月前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

LLMemory MCP Server

A remote MCP server that lets AI coding agents search and pull context from your imported AI chat history (ChatGPT, Claude, Codex, Claude Code) without copy-pasting. Reads your vault live from your own Google Drive. Zero server-side storage, fully private.

Server URL: https://mcp.llmemory.xyz/mcp Transport: Streamable HTTP Auth: OAuth 2.1 with Dynamic Client Registration (no API keys — browser flow on first use)

Install in Cline

This is a remote MCP server — no cloning, no npm install, no local process. Cline just needs the URL.

Option A — Cline Dashboard (recommended):

Log in to the Cline Dashboard → Organization → MCP Servers
Add a new Remote MCP server
Name: LLMemory · URL: https://mcp.llmemory.xyz/mcp
Save. In VS Code/JetBrains, open the Cline panel → MCP Servers → connect llmemory.
On first tool call, a browser window opens — authorize with Google and grant Drive access.

Option B — Cline MCP config JSON: Add this to your Cline MCP settings (cline_mcp_settings.json):

"mcpServers": { "llmemory": { "type": "remote", "url": "https://mcp.llmemory.xyz/mcp" } } }

Restart the Cline extension. On first tool call, the OAuth browser flow opens automatically.

Install in other MCP clients

Same URL works in any MCP client that supports Streamable HTTP + OAuth 2.1:

Cursor — LLMemory Cursor plugin
VS Code / GitHub Copilot — add to .vscode/mcp.json: { "servers": { "llmemory": { "type": "http", "url": "https://mcp.llmemory.xyz/mcp" } } }
Claude Desktop / Claude Code — claude mcp add --transport http llmemory https://mcp.llmemory.xyz/mcp
Open WebUI — Admin Settings → External Tools → add Streamable HTTP MCP server with URL https://mcp.llmemory.xyz/mcp

Tools

Tool	Purpose
`list_sources`	Show which AI providers have data in your vault and counts
`list_recent`	Recently updated conversations (id, title, source, message count). Filter by `source`
`search_chats`	Full-text search across all imported conversations. Returns snippets + conversation IDs
`get_conversation`	Fetch one full transcript by ID (Markdown or JSON)
`get_context_pack`	Agent-ready briefing (goal, recent state, files, open tasks) for one conversation or a whole folder

What it reads

LLMemory reads the LLMemory/ folder in your Google Drive — a manifest.json plus one JSON file per conversation, written by the LLMemory browser extension or CLI. The server is read-only and zero-storage: it brokers Google OAuth, streams the result, then forgets everything. Your chats never leave your Drive on a server.

Privacy

Zero server-side storage. No chat content, no per-user database. Cloudflare Workers free tier.
Your Drive is the storage. Chats live in your own Google Drive LLMemory/ folder.
Read-only. The connector never writes to your vault.
OAuth-scoped. The server only ever sees your LLMemory/ Drive folder (drive.file scope).

Full privacy posture: STORE_PRIVACY.md

Examples

*"What did I figure out about the OAuth worker last week?"* → searches your vault
*"Pull my most recent Codex session"* → list_recent filtered to codex, then get_conversation
*"Give me a context pack for the session where we built the Claude connector"* → get_context_pack
*"Show me which chats have data imported"* → list_sources

License

MIT