github.devotd.
新着モデルコンテキストプロトコル

stkoecn/im-mcp — WeChat・DingTalk履歴の読み取り専用FTS5検索

WeChatとDingTalkのローカルチャット履歴を読み取り専用で開くPythonベースのMCPサーバーで、AIエージェントがFTS5検索で見つけて利用するもの。

リポジトリ情報stkoecn/im-mcp ↗

WeChatとDingTalkのローカルチャット履歴を読み取り専用で開くPythonベースのMCPサーバーで、AIエージェントがFTS5検索で見つけて利用するもの。

GitHub の説明: Fast, local, read-only MCP Server for WeChat (4.x/3.x) & DingTalk (7.x V2/V3) chat history with FTS5 search

スター
★ 46
フォーク
25
言語
Python
原文を見る ↗GitHub で見る ↗

stkoecn/im-mcpは、WeChatとDingTalkのチャット履歴を読み取り専用で開くローカルMCP(Model Context Protocol)サーバーである。Pythonで書かれており、FTS5——ドキュメント全体から単語を探す全文検索——を用いてWeChat 4.x/3.xとDingTalk 7.x V2/V3のチャット履歴と連絡先を検索する。公開リリースはなく、リポジトリの作成日は2026年10月17日と記録されている。

このサーバーの役割は、メッセンジャー履歴をコンテキストとしてAIエージェントに渡す導線である。READMEは、Claude Desktop、Cursor、Cline、Piなどのエージェントがメッセージやファイルを検索し、会話を要約できると説明している。クラウド連携方式と異なり、完全オフラインで動作する。技術的な深さは実際の暗号解読にある。WeChat側はWeixin.exeのConfig.CipherからSaltを実行時に抽出し、オフラインHMAC検証を済ませてからWCDB SQLiteを展開する。DingTalk側はuser_configからPBKDF2-HMAC-SHA1とMD5でAES-128鍵を導出し、WALトランザクションまで統合する。DingTalkの分割テーブルtbmsg_000~tbmsg_127を統合する構造と、ファイルサイズdecrypt.py 14656バイト、db.py 12805バイトもREADMEに記載されている。

限界も明確である。パフォーマンスのベンチマークはなく、tests/の自動テストファイルは5つだけで、READMEの性能記述は実測で確認されていない主張である。ライセンス表記もない。README、AGENTS.md、skills/im-mcp/SKILL.mdの文書はいずれも中国語で、英語圏と韓国語圏には追跡しづらい。コードレベルで個人情報境界を強制する設計は参考に値するが、ライセンスと検証資料が揃うまで導入判断を急ぐことは難しい。