Mcpcpp

🚀 mcpcpp - C++ モデルコンテキストプロトコルライブラリ

外部ツールを統合したAIアプリケーションを構築するための、モデルコンテキストプロトコル (MCP) の最新のC++実装です。

🚀 クイックスタート

インストール

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

基本的な使用法

#include <cppmcp/mcp_server.hpp>

int main() {
    // サーバーの作成
    mcp::MCPServer server("my-server", "1.0.0");
    
    // ツールの追加
    server.add_tool(
        "add",
        "Add two numbers",
        {
            {"type", "object"},
            {"properties", {
                {"a", {{"type", "number"}}},
                {"b", {{"type", "number"}}}
            }},
            {"required", {"a", "b"}}
        },
        [](const json& args) -> json {
            return {{"result", args["a"].get<double>() + args["b"].get<double>()}};
        }
    );
    
    // サーバーの実行 (STDIOモード)
    server.run_stdio();
    
    return 0;
}

あなたのプロジェクトでの使用方法

CMakeLists.txt:

find_package(cppmcp REQUIRED)

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

✨ 主な機能

• ✅ 完全なMCPプロトコルサポート - JSON-RPC 2.0ベースのプロトコル (v2024-11-05)
• ✅ デュアルトランスポート - STDIOおよびSSE/HTTPモード
• ✅ ツール - C++関数をAI呼び出し可能なツールとして登録
• ✅ リソース - データ、設定、およびファイルを提供
• ✅ プロンプト - 再利用可能なプロンプトテンプレートを提供
• ✅ クライアントライブラリ - C++からMCPサーバーに接続
• ✅ 動的設定 - JSON設定ファイルからツールをロード
• ✅ ヘッダーのみオプション - 簡単な統合
• ✅ 最新のC++17 - 型安全で効率的

📦 インストール

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

💻 使用例

基本的な使用法

#include <cppmcp/mcp_server.hpp>

int main() {
    // サーバーの作成
    mcp::MCPServer server("my-server", "1.0.0");
    
    // ツールの追加
    server.add_tool(
        "add",
        "Add two numbers",
        {
            {"type", "object"},
            {"properties", {
                {"a", {{"type", "number"}}},
                {"b", {{"type", "number"}}}
            }},
            {"required", {"a", "b"}}
        },
        [](const json& args) -> json {
            return {{"result", args["a"].get<double>() + args["b"].get<double>()}};
        }
    );
    
    // サーバーの実行 (STDIOモード)
    server.run_stdio();
    
    return 0;
}

高度な使用法

この例では、サーバーに複数のツールを追加し、SSE/HTTPモードで実行します。

#include <cppmcp/mcp_server.hpp>

int main() {
    // サーバーの作成
    mcp::MCPServer server("my-server", "1.0.0");
    
    // ツールの追加
    server.add_tool(
        "add",
        "Add two numbers",
        {
            {"type", "object"},
            {"properties", {
                {"a", {{"type", "number"}}},
                {"b", {{"type", "number"}}}
            }},
            {"required", {"a", "b"}}
        },
        [](const json& args) -> json {
            return {{"result", args["a"].get<double>() + args["b"].get<double>()}};
        }
    );
    
    // 別のツールの追加
    server.add_tool(
        "subtract",
        "Subtract two numbers",
        {
            {"type", "object"},
            {"properties", {
                {"a", {{"type", "number"}}},
                {"b", {{"type", "number"}}}
            }},
            {"required", {"a", "b"}}
        },
        [](const json& args) -> json {
            return {{"result", args["a"].get<double>() - args["b"].get<double>()}};
        }
    );
    
    // サーバーの実行 (SSE/HTTPモード)
    server.run_sse(8080);
    
    return 0;
}

📚 ドキュメント

コアコンポーネント

1. MCPサーバー (mcp_server.hpp)

AIアプリケーションにツール、リソース、およびプロンプトを公開するサーバーを作成します。

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

// ツールの追加
server.add_tool("tool_name", "description", input_schema, 
    [](const json& args) { return result; });

// リソースの追加
server.add_resource("uri://resource", "name", "description", "mime-type",
    []() { return "data"; });

// プロンプトの追加
server.add_prompt("prompt_name", "description", arguments,
    [](const json& args) { return prompt; });

// 実行
server.run_stdio();  // または server.run_sse(port);

2. MCPクライアント (mcp_client.hpp)

MCPサーバーに接続し、ツールを呼び出します。

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

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

// ツールの一覧表示と呼び出し
auto tools = client.list_tools();
auto result = client.call_tool("add", {{"a", 5}, {"b", 3}});

// リソースの読み取り
auto resources = client.list_resources();
auto data = client.read_resource("config://app");

3. 動的サーバー (dynamic_mcp_server.hpp)

JSONファイルからサーバーの設定をロードします。

#include <cppmcp/dynamic_mcp_server.hpp>

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

// サーバーはJSONから自動的に設定されます

📖 サンプル

ディレクトリを参照してください。

• simple_server.cpp - 最小限のMCPサーバー
• server_with_tools.cpp - 複数のツール、リソース、およびプロンプトを持つサーバー
• dynamic_server.cpp - 設定駆動型のサーバー
• client_example.cpp - MCPクライアントの使用例

サンプルのビルド

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

🏗️ プロジェクト構造

mcpcpp/
├── include/cppmcp/          # 公開ヘッダー
│   ├── mcp_server.hpp       # サーバーAPI
│   ├── mcp_client.hpp       # クライアントAPI
│   └── dynamic_mcp_server.hpp  # 動的設定
├── src/                     # 実装
│   ├── mcp_server.cpp
│   ├── mcp_sse.cpp
│   ├── mcp_client.cpp
│   └── dynamic_mcp_server.cpp
├── examples/                # 使用例
├── tests/                   # 単体テスト
├── docs/                    # ドキュメント
└── CMakeLists.txt          # ビルド設定

🛠️ ビルド

必要条件

• C++17 コンパイラ (GCC 7+、Clang 5+、MSVC 2017+)
• CMake 3.14+
• libcurl (HTTP/SSEサポート用)

依存関係 (CMakeによって自動的に取得されます):

• nlohmann/json - JSONパース
• cpp-httplib - HTTPサーバー

CMakeオプション

-DCPPMCP_BUILD_EXAMPLES=ON   # サンプルをビルドする (デフォルト: ON)
-DCPPMCP_BUILD_TESTS=ON      # テストをビルドする (デフォルト: ON)
-DCPPMCP_BUILD_SHARED=ON     # 共有ライブラリをビルドする (デフォルト: ON)
-DCPPMCP_BUILD_STATIC=ON     # 静的ライブラリをビルドする (デフォルト: ON)

Ubuntu/Debian

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

macOS

brew install cmake curl

🧪 テスト

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

🔌 AIクライアントとの統合

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。

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

カスタムPythonクライアント

import httpx
import json

# SSEサーバーに接続
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())

📊 パフォーマンス

• 低遅延 - 直接的なC++実行により、Pythonのオーバーヘッドがありません
• 高スループット - 1秒あたり数千のリクエストを処理
• メモリ効率 - 最小限の割り当てと最適化されたデータ構造
• 非同期対応 - ノンブロッキングSSE接続

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ 以下の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミットします (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを開きます

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🔗 関連プロジェクト

• Model Context Protocol - 公式MCP仕様
• mcp Python SDK - 公式Python実装
• mcp TypeScript SDK - 公式TypeScript実装

📬 連絡先

• 問題報告: GitHub Issues
• ディスカッション: GitHub Discussions

⭐ スター履歴

このプロジェクトが役に立った場合は、スターをつけていただけると幸いです！

AIとC++コミュニティのために愛を込めて作成されました