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MCP Server · AI代理

mcpcpp (Nlpresearchai)

一个现代的C++实现的模型上下文协议库,用于构建具有外部工具集成的AI应用程序。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
C++开发工具ClaudeAI工具集成

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
nlpresearchai
提供方
nlpresearchai

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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6

仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

mcpcpp (Nlpresearchai) 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

mcpcpp-C++模型上下文协议库

现代C++实现 模型上下文协议(MCP) 用于构建具有外部工具集成的AI驱动应用程序。

🚀 特性

  • ✅ 完全支持MCP协议 -基于JSON-RPC 2.0的协议(v2024-11-05)
  • ✅ 双重运输 -STDIO和SSE/HTTP模式
  • ✅ 工具 -将C++函数注册为AI可调用工具
  • ✅ 资源 -提供数据、配置和文件
  • ✅ 提示 -提供可重用的提示模板
  • ✅ 客户端库 -从C连接到MCP服务器++
  • ✅ 动态配置 -从JSON配置文件加载工具
  • ✅ 仅标题选项 -易于集成
  • ✅ 现代C++17 -类型安全高效

📦 快速开始

安装

git clone https://github.com/nlpresearchai/mcpcpp.git
cd mcpcpp
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
sudo cmake --install .

基本用法

#include 

int main() {
    // Create server
    mcp::MCPServer server("my-server", "1.0.0");
    
    // Add a tool
    server.add_tool(
        "add",
        "Add two numbers",
        {
            {"type", "object"},
            {"properties", {
                {"a", {{"type", "number"}}},
                {"b", {{"type", "number"}}}
            }},
            {"required", {"a", "b"}}
        },
         -> json {
            return {{"result", args["a"].get() + args["b"].get()}};
        }
    );
    
    // Run server (STDIO mode)
    server.run_stdio();
    
    return 0;
}

在您的项目中使用

CMakeLists.txt:

find_package(cppmcp REQUIRED)

add_executable(my_server main.cpp)
target_link_libraries(my_server PRIVATE cppmcp::cppmcp)

📚 文档

核心组件

1. MCP 服务器 (mcp_server.hpp)

创建向AI应用程序公开工具、资源和提示的服务器。

mcp::MCPServer server("server-name", "1.0.0");

// Add tool
server.add_tool("tool_name", "description", input_schema, 
     { return result; });

// Add resource
server.add_resource("uri://resource", "name", "description", "mime-type",
     { return "data"; });

// Add prompt
server.add_prompt("prompt_name", "description", arguments,
     { return prompt; });

// Run
server.run_stdio();  // or server.run_sse(port);
2. MCP客户端 (mcp_client.hpp)

连接到MCP服务器并调用工具。

mcp::MCPClient client("client-name", "1.0.0");

// Connect
client.connect_sse("http://localhost:8080");
client.initialize();

// List and call tools
auto tools = client.list_tools();
auto result = client.call_tool("add", {{"a", 5}, {"b", 3}});

// Read resources
auto resources = client.list_resources();
auto data = client.read_resource("config://app");
3. 动态服务器 (dynamic_mcp_server.hpp)

从JSON文件加载服务器配置。

#include 

dynamic_mcp::ConfigLoader loader("tasks_config.json");
loader.load();

// Server is automatically configured from JSON

📖 例子

请参阅 examples/ 目录:

  • simple_server.cpp -最小MCP服务器
  • server_with_tools.cpp -具有多种工具、资源和提示的服务器
  • dynamic_server.cpp -配置驱动服务器
  • client_example.cpp -MCP客户端使用情况

建筑示例

cd build
cmake .. -DCPPMCP_BUILD_EXAMPLES=ON
cmake --build .
./examples/simple_server stdio
./examples/server_with_tools sse 8080

🏗️ 项目结构

mcpcpp/
├── include/cppmcp/          # Public headers
│   ├── mcp_server.hpp       # Server API
│   ├── mcp_client.hpp       # Client API
│   └── dynamic_mcp_server.hpp  # Dynamic configuration
├── src/                     # Implementation
│   ├── mcp_server.cpp
│   ├── mcp_sse.cpp
│   ├── mcp_client.cpp
│   └── dynamic_mcp_server.cpp
├── examples/                # Usage examples
├── tests/                   # Unit tests
├── docs/                    # Documentation
└── CMakeLists.txt          # Build configuration

🛠️ 建筑

需求

  • C++17 编译器(GCC 7+、Clang 5+、MSVC 2017+)
  • CMake 3.14+
  • libcurl (用于HTTP/SSE支持)

依赖关系(由CMake自动获取):

CMake选项

-DCPPMCP_BUILD_EXAMPLES=ON   # Build examples (default: ON)
-DCPPMCP_BUILD_TESTS=ON      # Build tests (default: ON)
-DCPPMCP_BUILD_SHARED=ON     # Build shared library (default: ON)
-DCPPMCP_BUILD_STATIC=ON     # Build static library (default: ON)

Ubuntu/Debian

sudo apt-get install build-essential cmake libcurl4-openssl-dev

macOS

brew install cmake curl

🧪 测试

cd build
cmake .. -DCPPMCP_BUILD_TESTS=ON
cmake --build .
ctest

🔌 与AI客户端集成

克劳德桌面

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "cppmcp-example": {
      "command": "/path/to/build/examples/simple_server",
      "args": ["stdio"]
    }
  }
}

自定义Python客户端

import httpx
import json

# Connect to SSE server
response = httpx.post(
    "http://localhost:8080/message",
    json={
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": 1,
        "method": "initialize",
        "params": {
            "protocolVersion": "2024-11-05",
            "capabilities": {},
            "clientInfo": {"name": "python-client", "version": "1.0"}
        }
    }
)
print(response.json())

📊 演出

  • 低延迟 -直接C++执行,无Python开销
  • 高吞吐量 -每秒处理数千个请求
  • 内存效率高 -最小的分配,优化的数据结构
  • 异步就绪 -非阻塞SSE连接

🤝 贡献

欢迎投稿!拜托:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🔗 相关项目

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⭐ 明星历史

如果你觉得这个项目有帮助,请考虑给它一颗星!

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工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

C++本地部署AI工具集成C++库JSON-RPC模型上下文协议开发工具

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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Server Everything (everything)

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11stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

mcpcpp (Nlpresearchai) 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

mcpcpp (Nlpresearchai) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

mcpcpp (Nlpresearchai) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

mcpcpp (Nlpresearchai) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

mcpcpp (Nlpresearchai) 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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