MCP_Server

一个基于 C++17 实现的轻量 MCP Server，支持 Tools、Resources、Prompts、HTTP JSON-RPC、stdio 模式，以及基于 SSE 的实时事件流。

项目里还包含一个 Python 客户端示例 client/ollama_mcp_client.py，可以把本地 Ollama 模型和 MCP Server 串起来，形成一个最小可用的“LLM + 工具调用”智能体闭环。

功能概览

• 支持 MCP 基础能力：
  • tools/list
  • tools/call
  • resources/list
  • resources/read
  • prompts/list
  • prompts/get
• 支持三种运行模式：
  • http
  • stdio
  • both
• 支持 SSE 实时事件推送：
  • /sse/events
  • /sse/tool_calls
• 内置工具：
  • echo
  • calculate
  • get_time
  • get_weather
  • write_file
• 内置资源：
  • system://info
  • config://server
• 内置 Prompt：
  • code_review
• 提供 Ollama Python 客户端示例，支持：
  • 工具发现
  • 工具调用
  • SSE 工具事件监控
  • 自然语言问答

项目结构

MCP_Server/
├── main.cpp
├── client/
│   └── ollama_mcp_client.py
├── config/
│   └── server.json
├── src/
│   ├── config/
│   ├── json_rpc/
│   ├── logger/
│   └── mcp/
├── tests/
├── conanfile.txt
└── CMakeLists.txt

技术栈

• C++17
• CMake
• Conan
• nlohmann_json
• spdlog
• cpp-httplib
• libcurl
• gtest
• Python requests
• Ollama

架构说明

这个项目的核心链路可以理解成：

用户
  ↓
ollama_mcp_client.py
  ↓
Ollama / 本地 LLM
  ↓
判断是否调用工具
  ↓
MCP Server
  ↓
具体工具执行
  ↓
工具结果返回
  ↓
LLM 组织最终回复

其中：

• main.cpp 负责注册工具、资源、Prompt，并启动 HTTP/stdio 服务
• src/json_rpc/ 负责 JSON-RPC 请求分发与序列化
• src/mcp/ 负责 MCP 核心类型和工具/资源/Prompt 的注册与调用
• client/ollama_mcp_client.py 是一个带工具调用的简单 Agent Client
• SSE 是实时事件流通道，当前主要用于工具调用状态观测，而不是主业务返回通道

当前内置能力

Tools

echo

输入一个字符串，原样返回。

请求参数：

{
  "message": "Hello"
}

calculate

支持基础四则运算，当前支持：

• add
• subtract
• multiply
• divide

请求参数：

{
  "operation": "add",
  "a": "10",
  "b": "20"
}

说明：

• a 和 b 既支持 JSON number，也支持数字字符串
• 除零会返回工具错误

get_time

返回当前系统时间。

get_weather

根据城市名查询天气，使用 Open-Meteo Geocoding API + Forecast API。

当前返回的是封装后的 JSON 文本，而不是上游原始响应。返回字段类似：

{
  "city": "Zhanjiang",
  "country": "China",
  "observation_time": "2026-04-19T15:00",
  "temperature_c": 28.7,
  "condition": "Overcast",
  "humidity_percent": 72,
  "wind_speed_kmh": 11.2,
  "wind_direction_degrees": 136,
  "wind_direction": "SE",
  "weather_code": 3,
  "source": "Open-Meteo Geocoding API + Forecast API"
}

说明：

• 推荐优先使用英文城市名，例如 Zhanjiang
• 当前中文城市名不一定能稳定命中地理编码

write_file

向指定路径写入内容。

请求参数：

{
  "path": "/tmp/demo.txt",
  "content": "hello"
}

Resources

system://info

返回系统信息文本。

config://server

返回当前服务器配置 JSON。

Prompts

code_review

输入代码和语言，返回一个代码审查 Prompt 消息数组。

HTTP 接口

JSON-RPC 入口

• POST /jsonrpc

SSE 入口

• GET /sse/events
• GET /sse/tool_calls

健康检查

• GET /health

根路径

• GET /

配置文件

默认配置文件在 config/server.json：

{
  "server": {
    "port": 8080
  },
  "logging": {
    "log_file_path": "../logs/server.log",
    "log_level": "debug",
    "log_file_size": 52428800,
    "log_file_count": 5,
    "log_console_output": true
  }
}

构建

1. 安装依赖

项目依赖定义在 conanfile.txt。

conan install . --output-folder=build/Debug --build=missing -s build_type=Debug

2. 生成并编译

cmake -S . -B cmake-build-debug -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug
cmake --build cmake-build-debug

如果你使用的是 CLion，也可以直接用 IDE 打开项目并构建。

运行服务端

可执行文件示例：

cmake-build-debug/MCP_Server

HTTP 模式

/Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/cmake-build-debug/MCP_Server --mode http --port 8080

stdio 模式

/Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/cmake-build-debug/MCP_Server --mode stdio

同时运行 HTTP + stdio

/Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/cmake-build-debug/MCP_Server --mode both --port 8080

查看帮助

/Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/cmake-build-debug/MCP_Server --help

curl 调试示例

列出工具

curl -s http://127.0.0.1:8080/jsonrpc \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":1,
    "method":"tools/list",
    "params":{}
  }' | jq

调用天气工具

curl -s http://127.0.0.1:8080/jsonrpc \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":1,
    "method":"tools/call",
    "params":{
      "name":"get_weather",
      "arguments":{"city":"Zhanjiang"}
    }
  }' | jq

只看封装后的天气字段：

curl -s http://127.0.0.1:8080/jsonrpc \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":1,
    "method":"tools/call",
    "params":{
      "name":"get_weather",
      "arguments":{"city":"Zhanjiang"}
    }
  }' | jq -r '.result.content[0].text | fromjson'

调用计算工具

curl -s http://127.0.0.1:8080/jsonrpc \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":1,
    "method":"tools/call",
    "params":{
      "name":"calculate",
      "arguments":{
        "operation":"add",
        "a":"10",
        "b":"20"
      }
    }
  }' | jq

读取资源

curl -s http://127.0.0.1:8080/jsonrpc \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":1,
    "method":"resources/read",
    "params":{"url":"config://server"}
  }' | jq

获取 Prompt

curl -s http://127.0.0.1:8080/jsonrpc \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "jsonrpc":"2.0",
    "id":1,
    "method":"prompts/get",
    "params":{
      "name":"code_review",
      "arguments":{
        "language":"cpp",
        "code":"int main(){return 0;}"
      }
    }
  }' | jq

SSE 调试示例

监听服务事件

curl -N http://127.0.0.1:8080/sse/events

监听工具调用事件

curl -N http://127.0.0.1:8080/sse/tool_calls

/sse/tool_calls 会实时输出类似事件：

{"type":"tool_call_start","tool":"get_weather","arguments":{"city":"Zhanjiang"}}
{"type":"tool_call_end","tool":"get_weather","success":true}

Ollama 客户端

示例客户端在 client/ollama_mcp_client.py。

它做的事情包括：

• 从 MCP Server 拉取工具列表
• 转成 Ollama 的 tool calling 格式
• 接收模型返回的 tool_calls
• 调用 MCP Server 的 tools/call
• 把工具结果再喂回模型
• 通过 SSE 监听工具执行事件

运行前准备

先确保：

1. Ollama 已启动
2. 本地已经有可用模型
3. MCP Server 正在运行

例如：

ollama serve
ollama pull qwen3.5:4b

运行客户端

python3 /Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/client/ollama_mcp_client.py

指定模型

默认模型是 qwen3.5:4b。也可以通过环境变量覆盖：

OLLAMA_MODEL='qwen3.5:4b' python3 /Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/client/ollama_mcp_client.py

客户端示例输入

帮我查看一下 Zhanjiang 的天气
calculate "add" "10" "20"
tools

测试

当前仓库包含的自动化测试主要覆盖：

• 配置加载
• 日志初始化

运行测试：

ctest --test-dir /Users/joe/CLionProjects/MCP_Server/cmake-build-debug --output-on-failure

当前限制

• 天气查询更适合英文城市名，中文地名匹配仍可能失败
• ollama_mcp_client.py 目前更偏向单轮工具调用示例，还不是完整的多步 Agent Loop
• 天气工具依赖外部 Open-Meteo API，离线环境不可用
• write_file 目前没有额外的路径安全限制，使用时需要自行注意
• 测试覆盖面还不完整，天气工具和 HTTP 链路的自动化测试仍可继续补充

后续可扩展方向

• 多步工具循环
• 工具失败后的自动重试
• 更完整的 Agent 状态管理
• 更好的中文城市名归一化
• 天气工具单元测试和集成测试
• 前端可视化监控面板

项目截图

Server:

Client: