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OI C++ 编译运行测试 MCP 服务器

为编程竞赛（OI）选手设计的 MCP 服务器，可安全地编译、运行并测试 C++ 代码，自动准备编译器工具链，并支持输出比对、GDB 调试与测试用例管理。

  • by Stellinora
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 hiturf/mcp_oi_assistant

使用说明

mcp_oi_assistant

一个为编程竞赛（OI）选手设计的 MCP 服务器，能够安全地编译、运行并测试 C++ 代码。

📋 功能列表

核心功能

  • ✅ 编译 C++ 代码：优先使用系统 g++ / clang++ / MinGW
  • ✅ 自动准备工具链：系统没有编译器时，首次运行自动下载到用户缓存目录
  • ✅ 运行程序：提供输入数据，获取程序输出
  • ✅ 输出比较：自动比对实际输出与预期输出
  • ✅ GDB 调试：支持使用 GDB 进行代码调试
  • ✅ 测试用例管理：读取预设的测试用例文件
  • ✅ 环境自检：通过 get_environment_info 查看编译器与缓存状态

安全特性

  • ✅ 目录隔离：所有文件操作限制在临时工作区内
  • ✅ 命令过滤：阻止执行危险系统命令
  • ✅ 资源限制：自动限制运行时间、内存和输出大小
  • ✅ 文件名消毒：防止路径遍历攻击

🛠️ 工具链

探测顺序：

  1. OI_CXX / OI_GDB / OI_MINGW_DIR 环境变量
  2. 配置文件中的显式路径
  3. 系统 PATH 中的 g++ / clang++ / gdb（Windows 也会检查常见 MinGW 目录）
  4. 缓存目录中的托管工具链
  5. 仓库旁的 mingw64/

系统没有可用编译器时，首次运行会在后台自动下载并安装到用户缓存目录；不会修改系统 PATH，也不会写入系统目录。

平台 托管工具链 下载体积
Windows x86_64 WinLibs MinGW-w64 GCC 15.3.0 + GDB 约 255MB
Linux x86_64 / aarch64 micromamba + conda-forge GCC 15.3.0 + GDB 约 300–500MB
macOS x86_64 / arm64 conda-forge clang 23.1.3 + GDB 约 300–500MB

缓存位置（可用 toolchain.cache_dir 覆盖）：

  • Linux：~/.cache/mcp-oi-assistant/toolchains
  • macOS：~/Library/Caches/mcp-oi-assistant/toolchains
  • Windows：%LOCALAPPDATA%\mcp-oi-assistant\toolchains

macOS 若没有 Xcode Command Line Tools，conda clang 可能缺少系统头文件，此时请执行 xcode-select --install。Windows ARM64 与 Linux musl（Alpine）暂不支持托管安装，请使用系统工具链。

常用命令：

# 查看当前使用的编译器、GDB、缓存和安装状态
uvx ... mcp-oi-assistant --check-toolchain

# 手动预装（CI、离线环境或不想等待首次编译时）
uvx ... mcp-oi-assistant --install-toolchain

# 删除托管工具链
uvx ... mcp-oi-assistant --clean-toolchain

可用环境变量：OI_TOOLCHAIN_AUTO_INSTALL=0 关闭自动安装，OI_TOOLCHAIN_OFFLINE=1 禁止联网，OI_TOOLCHAIN_MIRROR 指定镜像目录或 URL 前缀，OI_TOOLCHAIN_DIR 指向现成工具链目录。

🚀 快速开始

需要先安装 uv 和 git（一次性）。之后一条命令即可启动，首次运行会下载并缓存，后续直接复用缓存：

uvx --from "git+https://github.com/Stellinora/mcp_oi_assistant.git@v1.1.2" mcp-oi-assistant
  • 首次：拉取源码、构建并安装依赖，缓存到 uv 缓存目录。
  • 之后：复用已构建的缓存；使用 tag 时仍会向 GitHub 解析一次引用（约 1–2 秒）。
  • 完全离线：把 @v1.1.2 换成对应提交 SHA（git rev-parse v1.1.2），已缓存后可用 UV_OFFLINE=1 启动。
  • 升级：改用新 tag，或加 --refresh；清理缓存：uv cache prune。

本地开发也可直接运行：

uv run mcp-oi-assistant
# 或兼容旧入口
python main.py

配置到 AI 客户端

MCP 服务器需要配合支持 MCP 协议的 AI 客户端使用，如 Claude Desktop、Cursor、CherryStudio 等。

{
  "mcpServers": {
    "oi-assistant": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/Stellinora/mcp_oi_assistant.git@v1.1.2",
        "mcp-oi-assistant"
      ],
      "env": {
        "OI_CXX": "/usr/bin/g++",
        "OI_GDB": "/usr/bin/gdb"
      }
    }
  }
}

Windows 示例：

{
  "mcpServers": {
    "oi-assistant": {
      "command": "C:\\Users\\你的用户名\\.local\\bin\\uvx.exe",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/Stellinora/mcp_oi_assistant.git@v1.1.2",
        "mcp-oi-assistant"
      ],
      "env": {
        "OI_CXX": "C:\\mingw64\\bin\\g++.exe",
        "OI_GDB": "C:\\mingw64\\bin\\gdb.exe"
      }
    }
  }
}

GUI 客户端可能找不到 shell PATH 中的 uvx，请填写 which uvx（Windows 用 where uvx）得到的绝对路径。env 中的工具路径可省略，省略时自动探测。

目录结构

mcp_oi_assistant/
├── pyproject.toml       # 打包与依赖定义
├── main.py              # 兼容旧入口
├── config.yaml          # 开发用配置样例
├── src/mcp_oi_assistant/
│   ├── __main__.py      # 启动入口
│   ├── server.py        # MCP 服务器核心
│   ├── runner.py        # 代码运行器
│   ├── toolchain.py     # 工具链探测、下载与缓存
│   ├── toolchain_manifest.json  # 各平台下载地址与校验值
│   ├── security.py      # 安全模块
│   └── config.py        # 配置加载与路径解析
├── tests/               # 单元测试
├── tmp/                 # 开发时的临时工作区（自动创建）
└── mingw64/             # MinGW 工具链（可选，需自行放置）

⚙️ 配置文件

配置文件是可选的，未找到时使用内置默认值。查找顺序：

  1. --config 路径
  2. 环境变量 OI_CONFIG
  3. 当前目录的 config.yaml
  4. 用户配置目录下的 config.yaml（Linux 通常为 ~/.config/mcp-oi-assistant/）
  5. 仓库根目录的 config.yaml（仅开发场景）

主要配置项：

# 编译设置
compilation:
  compiler_path: "auto"     # auto 或 g++ 的显式路径
  cpp_standard: "c++17"     # C++标准
  optimization_level: "-O2" # 优化级别

# 运行限制
execution:
  max_time: 5000            # 最大运行时间（毫秒）
  max_memory: 256           # 最大内存（MB）
  max_output_size: 1048576  # 最大输出（1MB）

# 路径设置
paths:
  temp_dir: "./tmp"         # 临时文件目录（相对配置文件所在目录）
  mingw_dir: "./mingw64"    # MinGW目录（可选）
  gdb_path: "auto"          # auto 或 gdb 的显式路径

# 托管工具链
toolchain:
  auto_install: true        # 系统没有编译器时自动下载
  prefer: "system"          # system 或 managed
  cache_dir: null           # null 表示使用用户缓存目录
  install_timeout: 900      # 首次等待安装的秒数
  mirror: null              # 镜像目录或 URL 前缀

未配置 paths.temp_dir 时，默认使用用户缓存目录：

  • Linux：~/.cache/mcp-oi-assistant/tmp
  • macOS：~/Library/Caches/mcp-oi-assistant/tmp
  • Windows：%LOCALAPPDATA%\mcp-oi-assistant\tmp

📁 文件存储

程序运行时会自动在临时工作区下创建以下子目录：

tmp/
├── sources/     # 源代码文件（*.cpp）
├── execute/     # 可执行文件
├── inputs/      # 输入数据文件（*.in）
├── outputs/     # 程序输出文件（*.out）
└── tests/       # 测试用例文件（*.txt）

托管工具链与其下载缓存位于同级缓存目录的 toolchains/ 下，可用 --clean-toolchain 删除。

🏷️ 版本策略

  • 破坏性变更（改命令名、配置格式、工具参数等）升主版本号
  • 新增功能升次版本号
  • 修复问题升补丁版本号

📄 许可证

MIT License

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