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<img src="assets/tsar-banner.jpg" width="750" alt="TSAR-MCP Cliff Edge AI Banner">
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# TSAR-MCP：面向边缘AI的零依赖C框架
**TSAR** 代表 *"Tools Slightly Above the Runtime."* 秉承这一理念，该项目为在边缘、嵌入式和企业系统上直接构建模型上下文协议（MCP）服务器提供了一种超轻量级、零依赖的C框架。
尽管大多数AI代理生态系统依赖于重量级运行时环境（Node.js、Python），但 **TSAR-MCP** 专注于极端效率。它编译为原生二进制文件，几乎消耗零空闲内存，并使用标准操作系统流（`stdio` 通过 SSH）进行安全、即时的LLM与系统通信。
## 入门指南
### 💡 "顿悟"时刻：赋予AI以操作能力
可以将MCP服务器视为赋予AI思维一套"手臂"，以便与物理世界交互。LLM通常仅限于其聊天窗口，而MCP服务器允许它延伸并执行操作，例如读取本地文件、查询安全数据库或检查系统硬件。
**为什么选择C（或者说正统的C++）？为什么它实际上很容易？**
使用原生C构建集成可能听起来令人生畏，但结合现代AI的这个框架使得它变得非常简单。您甚至不需要编写样板代码。
**用4步构建您自己的自定义MCP服务器：**
1. **获取编译器：** 使用 `g++`（Linux上原生可用）或Visual Studio Community Edition（Windows上免费）。
2. **获取Git：** 从 [git-scm.com](https://git-scm.com) 下载或使用包管理器（例如，`sudo apt install git`）。
3. **克隆仓库：** 将TSAR-MCP框架拉取到本地机器。
```bash
git clone https://github.com/IBM/tsar-mcp.git
```
4. **让AI编写代码：** 打开您喜欢的LLM（Claude、ChatGPT、Gemini），附加 **[`mcp/doc/MCPServer_AspectGuide.md`](./mcp/doc/MCPServer_AspectGuide.md)** 文件（TSAR-MCP的设计使得LLM和人类可以轻松地共同编写方面），并提示它为您编写所需的内容：
> *"请阅读本指南，并为我编写一个新的MCP方面，以从任何文本文件中读取指定数量的行并将其返回给客户端。"*
LLM将无缝读取架构规则并生成您需要的确切 `.cpp` 文件。将它放入目录，运行 `make`，您的AI现在拥有了一套全新的操作能力。
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### 🔌 连接到您的AI客户端
一旦您编译了MCP服务器，就需要将其连接到AI客户端（例如Claude Desktop或VSCode）。由于TSAR-MCP使用严格的零依赖 `stdio` 传输模型，您可以在本地或通过SSH隧道安全地在全球范围内运行服务器。
阅读 **[MCPServer Wiring & Transport Guide](./mcp/doc/MCPServer_WiringGuide.md)**，了解如何轻松配置您的 `mcp.json` 以进行本地、OpenSSH或PuTTY/Plink连接。
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### 手动构建MCP框架
如果您更喜欢手动搭建工具或编译包含的基准示例，该框架的核心设计为易于扩展。您通过创建**方面**（一个 `.cpp` 文件，定义工具的个性（名称、参数和执行逻辑），同时插入底层原生引擎）来构建新的AI功能。核心框架自动处理所有JSON-RPC解析、内存管理和标准I/O。
要了解如何快速搭建、构建和测试您自己的自定义工具，请阅读 **[MCPServer Aspect Guide](./mcp/doc/MCPServer_AspectGuide.md)**。
导航到 `mcp/` 目录。该框架使用源代码外构建系统，将编译后的二进制文件放入 `build/Release` 或 `build/Debug` 目录中。
**Linux / macOS（GNU Make）：**
```bash
cd mcp
make # 构建所有方面（Release模式）
make CFG=Debug # 构建所有方面（Debug模式）
make helloWorld # 仅构建helloWorld方面
make cleanall # 删除整个构建目录
```
**Windows**
```bash
cd mcp
nmake -f Makefile.nmake # 构建所有方面（Release模式）
nmake -f Makefile.nmake CFG=Debug # 构建所有方面（Debug模式）
nmake -f Makefile.nmake helloWorld # 仅构建helloWorld方面
nmake -f Makefile.nmake cleanall # 删除整个构建目录
```
## 核心架构
TSAR-MCP利用一个经过实战检验、清洁室设计的C运行时和解析引擎来原生处理JSON-RPC 2.0流量：
* **零依赖传输：** 通过 `ssh -batch` 与LLM客户端安全通信。无需套接字，无需开放的Web端口，也无需自定义网络代码——只需操作系统级别的加密 `stdin/stdout` 流。
* **`CommonC` 基础：** 一个健壮、经过遗产验证的C运行时，处理内存管理和字符串操作，无需外部库膨胀。
* **原生BNF解析：** 高性能、编译的解析引擎（`JSONParser`），以极高的速度和安全性处理LLM有效载荷。
## 包含的示例和路线图
该仓库包含核心框架以及针对特定目标的MCP服务器实现，以演示架构的可扩展性：
* **WordArt生成器（[`wordArt`](./mcp/servers/wordArt/MCPServer_wordArt.cpp)）：** 演示**双向LLM代码集成**（MCP采样）。该方面不是依赖原生C字符串操作，而是动态提示客户端的LLM（`sampling/createMessage`）生成样式化的ASCII艺术——展示了TSAR-MCP如何以简单的方式桥接原生C运行时的绝对确定安全性与现代AI的动态认知推理。
* **Hello World & 端口扫描（[`helloWorld`](./mcp/servers/helloWorld/MCPServer_helloWorld.cpp), [`portScan`](./mcp/servers/portScan/MCPServer_portScan.cpp)）：** 基本实现，演示如何将标准I/O绑定到原生JSON-RPC解析引擎，以及如何顺序交互本地网络套接字。
* **异步线程（[`setReminder`](./mcp/servers/setReminder/MCPServer_setReminder.cpp)）：** 演示框架的原生非阻塞线程模型。通过启动一个后台计时器，触发延迟的服务器到客户端通知，该方面证明了C运行时如何轻松处理长时间运行的异步任务，而不会冻结AI客户端。
**企业路线图：** 由于该框架编译为高效的原生二进制文件，未来的里程碑将引入重型企业方面。这包括 **SAP Control (`sapControl`)** 等模块，允许LLM使用原生命令监控进程和编辑SAP环境中的配置文件，完全消除了对重量级SOAP网关或第三方代理的需求。
## 🗺️ 探索此仓库（学习路径）
该仓库的结构是一个按时间顺序的速成课程，用于构建基于零依赖C运行时的MCP服务器。由于 `main` 分支包含高级异步和线程模型，**我们强烈建议按时间顺序探索我们的里程碑标签，以了解核心架构：**
1. **标签：** `mcp/teaching/v1.0.0` - 零依赖顺序MCP基线。
2. **标签：** `mcp/aspects/v1.1.0` - 介绍简单、生产就绪的方面模型。**查看此教学版本以了解方面的构建和连接本质。**
3. **标签：** `mcp/async/v2.0.0` - 高级线程和异步运行时。
请参阅 **[ARCHITECTURE_MILESTONES.md](./ARCHITECTURE_MILESTONES.md)** 以获取有关如何查看这些历史基线的详细说明。
## 基础和未来
该仓库建立在 **TSAR** C运行时之上 - 一个遗产验证的基础，最初于2012年设计用于高频SQL处理（此处包含为 `QueryTool`）。通过利用这个经过实战检验的基础，现代MCP AI方面继承了企业级的内存管理、原生BNF解析引擎和极高的执行速度，同时为未来的裸金属实用程序留下了架构的完全开放。
### 🏛️ 遗产起源：SourceForge查询工具
对于有兴趣探索原始2012年架构的人，在MCP AI集成之前，原始初始导入已保存在项目历史记录中。
请参阅 **[ARCHITECTURE_MILESTONES.md](./ARCHITECTURE_MILESTONES.md)**（标签：`db/querytool/v1.0.0`）。
## License & Authorship
Copyright (c) 2026 International Business Machines
由Eric Kass设计和编写
在 [MIT License](./LICENSE) 下授权。
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