9、C++ MCP服务器实现：AI工具调用标准协议的企业级实践

C++ MCP 服务器实现

为什么需要 MCP？

下面看一个真实场景

当你问 AI："北京今天天气如何？"

AI 是如何获取天气数据的？ 答案就是 MCP Server！

没有 MCP 之前的问题

碎片化的生态

ChatGPT 有自己的 Plugin 系统

Claude 有自己的 Tools 机制

Gemini 又是另一套 Extensions

开发者需要为每个平台写不同的适配代码

高昂的维护成本

// 需要为每个平台写一遍
void chatgpt_get_weather() { ... }
void claude_get_weather() { ... }
void gemini_get_weather() { ... }

有了 MCP 之后

统一的标准协议

// 一次实现，到处运行
mcp_server.register_tool("get_weather", handler);

即插即用的生态

你的 MCP Server  ←→  Claude
                 ←→  ChatGPT
                 ←→  Cursor
                 ←→  任何支持 MCP 的 AI

这个项目是什么？解决了什么问题？

这是一个完整的 MCP 服务器 C++ 实现

让 AI 能够调用外部工具

文件操作、数据库查询、API 调用...

通过标准化协议，避免重复适配

提供完整的学习案例

如何设计一个标准协议的实现

如何构建企业级 C++ 项目

如何进行系统架构设计

降低 AI Agent 开发门槛

开箱即用的客户端 SDK

丰富的示例和文档

自动化的脚本工具

你能从这个项目学到什么？

协议实现能力

JSON-RPC 2.0 协议

请求/响应/通知三种消息类型

批量请求处理

标准错误码定义

方法路由和分发

MCP 协议规范

Tools（工具）、Resources（资源）、Prompts（提示词）

能力协商（Capabilities Negotiation）

版本管理和向后兼容

实际价值： 掌握标准协议的实现方法，可迁移到其他协议（如 LSP、DAP）

系统架构设计

分层架构

应用层、协议层、传输层、基础设施层

每层职责清晰，依赖方向单一

抽象与解耦

传输层抽象（stdio/HTTP 可互换）

工具/资源的插件化设计

配置和日志的独立管理

并发与线程安全

细粒度锁（每个资源类型独立锁）

无锁读操作优化

线程安全的单例实现

实际价值： 学会如何设计可扩展、可维护的大型系统

C++ 工程实践

掌握现代 C++ 特性

// C++17 特性应用
std::optional<std::string> description;    // 可选值
std::variant<TextContent, ImageContent>    // 联合类型
auto [iter, success] = map.insert(...);    // 结构化绑定

// 智能指针
std::unique_ptr<Impl> pimpl_;
std::shared_ptr<spdlog::logger> logger_;

// Lambda 表达式
server.register_tool(tool, [](const json& args) {
    return handle_tool(args);
});

设计模式实战

单例、Pimpl、策略、观察者、工厂

不是为了用而用，而是真实的工程需求

RAII 资源管理

// 构造时获取资源，析构时释放
class Logger {
    ~Logger() {
        if (m_logger) m_logger->flush();
    }
};

提升 C++ 编程水平，掌握工业级代码写法

工程化能力

构建系统（CMake）、依赖管理（vcpkg）、测试体系、自动化脚本

能够学会搭建完整的 C++ 工程环境

可观测性设计

日志系统、实时监控（SSE）

工具调用事件流

服务器状态推送

自定义事件扩展

健康检查

/health 端点

服务状态查询