使用说明
c_compile MCP服务部署文档
1. 项目结构
d:\codeWork\mcp_server\c_compile
│
├── server.py # MCP服务主程序
├── pyproject.toml # Python项目配置
├── uv.lock # 依赖锁定文件
├── .python-version # Python版本说明
├── README.md # 本文档
├── .gitignore
├── c_test_output.exe # 示例编译输出
└── c_test/
├── function.c
├── function.h
├── libc_test.lib
└── main.c
2. 环境准备
2.1 安装 Python
建议使用 Python 3.8 及以上版本。可通过 Python 官网 下载并安装。
2.2 安装依赖
进入 c_compile 目录,执行:
pip install uv
2.3 安装 GCC 编译器
2.4 安装 MCP 相关依赖
确保已安装 mcp.server.fastmcp 相关包:
pip install modelcontextprotocol
3. 启动服务
在 c_compile 目录下运行:
uv run server.py
或
python server.py
服务将以 MCP stdio 模式启动。
4. MCP 服务配置示例
在 cline_mcp_settings.json 中配置如下:
"c_compile": {
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"D:\\codeWork\\mcp_server\\c_compile",
"run",
"server.py"
]
}
5. 服务功能说明
- 支持多文件 C 源码编译
- 支持生成可执行文件、静态库(.a/.lib)
- 支持链接静态库并执行
- 支持参数自定义输出文件名
6. 示例调用
编译可执行文件
{
"method": "compile",
"params": {
"source_files": [
"c_test/main.c",
"c_test/function.c"
],
"output_name": "c_test_output.exe"
}
}
生成静态库
{
"method": "create_static_lib",
"params": {
"source_files": [
"c_test/function.c"
],
"lib_name": "libc_test.a"
}
}
编译并链接静态库并执行
{
"method": "compile_with_static_lib",
"params": {
"source_files": [
"c_test/main.c"
],
"lib_files": [
"c_test/libc_test.a"
],
"output_name": "c_test_output.exe"
}
}
7. 常见问题
- 找不到 gcc 命令:请检查 gcc 是否安装并已加入 PATH。
- 权限问题:确保有写入输出目录的权限。
- 依赖缺失:请根据报错信息补充安装相关 Python 包或 C 头文件。