Root MCP Server

🚀 root_mcp_server: ROOT用MCPサーバー

PyROOTを使用してPythonとC++コードを実行するためのモデルコンテキストプロトコルサーバー

Minimal MCP (Model Context Protocol) サーバーで、LLMやその他のMCPクライアントがHTTPエンドポイントや外部APIを使用せずに、PyROOTを使って直接PythonとC++コードを実行できます。

✨ 主な機能

• 直接的なPython実行：PyROOTが自動的に利用可能な状態でPythonコードを実行します。
• 直接的なC++実行：ROOTのclingインタープリターを介してC++コードを実行します。
• プロセス内実行：すべてのコードは同じプロセス内で実行されます（サブプロセスの分離はありません）。
• エラー検出：戻りコードとstderrを介してC++のコンパイルエラーを自動的に検出します。
• コンソールログ：MCPコンソールに結果を含めたコード実行を見やすく表示します。
• グラフィックスサポート：TCanvasやROOTグラフィックスオブジェクトをサポートし、イベントループも利用可能です。

📚 詳細ドキュメント

アーキテクチャ

以下は root_mcp_server プロジェクトのアーキテクチャ図です。この画像にはコンポーネントとその相互作用の視覚的な表現が含まれています。

説明:

• MCPクライアント (VS Code / CLI / プログラムによる操作): MCPサーバーに接続し、実行要求を送信します。クライアントは対話型（例: VS Code + Copilot Chat）またはスクリプト化されたCLIクライアントです。
• FastMCPサーバー: MCPツール呼び出し (root_python, root_cpp) を受け取り、プロセス内の実行器に割り当てます。
• RootExecutor (プロセス内のPyROOT): ROOTランタイムでPythonまたはC++コードを実行し、グラフィックスモードを管理し、インタラクティブなキャンバス用の埋め込みHTTPサーバー (THttpServer) を公開することができます。
• ROOT Web Canvas (THttpServer / JSROOT): グラフィックスが有効になっている場合、ROOTセッションで作成されたキャンバスは埋め込みHTTPサーバーを介して利用可能です。クライアントは提供されたURLを開いてプロットをインタラクティブに調べることができます。
• 成果物と出力: 実行結果 (stdout/stderrとエラーメタデータ) はMCPクライアントに返されます。インタラクティブなキャンバスはHTTPエンドポイントを介してアクセス可能です。

このアーキテクチャは、低レイテンシの実行のためにROOTをプロセス内で実行しながら、インタラクティブなビジュアライゼーションのためのWebベースのパスを提供します。

📦 インストール

前提条件

• PyROOTが有効になったROOT (6.x以降)
• Python 3.10+

パッケージのインストール

pip install -e .

💻 使用例

基本的な使用法

オプション1: GitHub Copilot Chat付きのVS Code

このMCPサーバーを使用する最も簡単な方法は、GitHub Copilot Chat付きのVS Codeを通じてです。

1. GitHub Copilot Chat拡張機能をインストールする

VS Codeに GitHub Copilot Chat 拡張機能がインストールされていることを確認してください。

2. VS CodeでMCPサーバーを設定する

MCPサーバーの設定をVS Codeの設定に追加します。settings.json を開き (Ctrl/Cmd + Shift + P → "Preferences: Open User Settings (JSON)")、以下を追加します。

{
  "github.copilot.chat.codeGeneration.instructions": [
    {
      "text": "Use ROOT MCP server for data analysis"
    }
  ],
  "mcp.servers": {
    "root/mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "root_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

重要: /path/to/ROOT/build/bin/thisroot.sh を、あなたのROOTインストールの thisroot.sh スクリプトの実際のパスに置き換えてください。

3. Copilot Chatで使用する

設定が完了したら、GitHub Copilot ChatでMCPツールを使用できます。

@workspace Use #root_python to execute Python code with PyROOT

@workspace Use #root_cpp to execute C++ code with ROOT

サーバーは自動的に実行されたコードと結果をMCPコンソール（VS Codeの出力パネルで表示可能）にログに残します。

オプション2: コマンドライン

MCPサーバーを直接起動します。

root_mcp_server

オプション3: プログラムによる使用

from mcp.client.stdio import stdio_client, StdioServerParameters
from mcp.client.session import ClientSession

server_params = StdioServerParameters(
    command="bash",
    args=["-lc", "source /path/to/thisroot.sh && python3 -m root_mcp_server.cli"],
    env=None
)

async with stdio_client(server_params) as (read, write):
    async with ClientSession(read, write) as session:
        await session.initialize()

        # Execute Python code
        result = await session.call_tool("root_python", arguments={
            "code": "import ROOT; print(ROOT.gROOT.GetVersion())"
        })
        print(result)

高度な使用法

利用可能なツール

サーバーは2つのMCPツールを公開しています。

1. root_python

ROOT が自動的にスコープ内で利用可能な状態でPythonコードを実行します。

引数:

• code (文字列): 実行するPythonコード

戻り値:

{
  "ok": ブール値,
  "stdout": 文字列,
  "stderr": 文字列,
  "error": 文字列 | null,
  "error_type": 文字列 | null
}

例:

code = """
import ROOT
h = ROOT.TH1F("h", "Gaussian", 100, -5, 5)
for i in range(10000):
    h.Fill(ROOT.gRandom.Gaus(0, 1))
print(f"Mean: {h.GetMean():.3f}")
"""

2. root_cpp

ROOTのclingインタープリターを介してC++コードを実行します。

引数:

• code (文字列): 実行するC++コード

戻り値:

{
  "ok": ブール値,
  "stdout": 文字列,
  "stderr": 文字列,
  "error": 文字列 | null,
  "error_type": 文字列 | null
}

例:

TH1F* h = new TH1F("h", "Gaussian;X;Y", 100, -5, 5);
for(int i=0; i<10000; i++) h->Fill(gRandom->Gaus(0,1));
TCanvas* c = new TCanvas("c", "Canvas", 900, 600);
h->Draw();
c->Update();
std::cout << "Mean: " << h->GetMean() << std::endl;

機能の詳細

エラー検出

サーバーは以下の方法でC++のコンパイルエラーを自動的に検出します。

• ROOT.gInterpreter.ProcessLine() の戻りコードをチェックする
• stderrをエラーキーワード (error:, Error:, fatal error:) でスキャンする

エラーは ok=false と詳細なエラーメッセージで報告されます。

コンソールログ

すべてのコード実行はstderr（MCPコンソール）に以下の情報とともにログに残されます。

• 行番号付きの見やすいコード
• 実行ステータス (✓ 成功 / ❌ 失敗)
• 完全なstdout、stderr、およびエラー詳細

例の出力:

============================================================
EXECUTING PYTHON CODE:
  1 | import ROOT
  2 | print(ROOT.gROOT.GetVersion())
============================================================
✓ EXECUTION SUCCESS
STDOUT:
6.39/01

グラフィックスサポート

サーバーは TApplication を初期化し、ROOTグラフィックスをサポートします。

• TCanvasウィンドウ（バッチモードを無効にできます）
• ヒストグラムのプロット
• インタラクティブなグラフィックスのためのROOTイベントループ
• ガベージコレクションを防ぐためのオブジェクトの永続化

🔧 技術詳細

テストの実行

# 基本機能のテスト
python test_mcp_client.py

# 永続的なグラフィックスのテスト
python test_persistent_window.py

# ヒストグラム作成のテスト
python test_histogram.py

プロジェクト構造

root_mcp_server/
├── root_mcp_server/
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py          # エントリーポイント
│   ├── executor.py     # コード実行 
│   └── server.py       # MCPサーバーの定義
├── test_mcp_client.py
├── test_persistent_window.py
├── test_histogram.py
└── README.md

📄 ライセンス

LICENSEファイルを参照してください。

貢献について

貢献は大歓迎です！プルリクエストを送信してください。

謝辞

• Model Context Protocol で構築されています。
• CERNの ROOT を使用しています。