lpc MCP

LPC MCP服务器

将LPC发展带入2025年 具有AI驱动的代码智能。

此MCP（模型上下文协议）服务器封装了 jlchmura/lpc语言服务器 并将其暴露给人工智能助手，通过真实的语言服务器驱动的理解，实现对LPC代码库的自然语言查询。

这能带来什么

AI助手现在可以：

• 通过语言服务器了解LPC代码结构
• 从悬停信息中获取真实文档
• 跳转到定义并查找参考文献
• 回答有关mudlib的自然语言问题
• 跟踪继承链和函数调用
• 解释复杂的代码模式

在整个对话过程中，由实际的代码智能而不是模式匹配提供支持。

特性

• lpc_hover：获取符号的文档/悬停信息
• lpc_definition：跳转到符号的定义
• lpc_references：查找对符号的所有引用
• lpc_diagnostics：从语言服务器获取实时错误、警告和提示
• 工作区感知：阅读您的 lpc-config.json 为了获得适当的符号分辨率
• 快：与语言服务器直接JSON-RPC通信

先决条件

1.安装Node.js

需要Node.js 20+：

node --version  # Should be v20.0.0 or higher

2.安装LPC语言服务器扩展

扩展必须安装在VS Code中（服务器二进制文件与之捆绑在一起）：

code --install-extension jlchmura.lpc

验证安装：

ls ~/.vscode/extensions/jlchmura.lpc-*/out/server/src/server.js

3.安装依赖项

cd /path/to/lpc-mcp
npm install

4.创建 lpc-config.json 在你的Mudlib

语言服务器需要mudlib根目录下的这个配置文件来理解includes、simul_efuns等。

示例 /path/to/your/mudlib/lpc-config.json:

{
  "driver": {
    "type": "fluffos"
  },
  "libFiles": {
    "master": "adm/obj/master.c",
    "simul_efun": "adm/obj/simul_efun.c",
    "global_include": "include/global.h"
  },
  "libInclude": [
    "include",
    "include/driver",
    "adm/include"
  ],
  "exclude": [
    ".git/",
    "tmp/"
  ]
}

不同AI工具的设置

翘曲（终端）

添加到曲速MCP配置中：

位置：设置→ AI → 模型上下文协议

{
  "lpc": {
    "command": "node",
    "args": ["/absolute/path/to/lpc-mcp/index.js"],
    "env": {
      "LPC_WORKSPACE_ROOT": "/path/to/your/mudlib"
    }
  }
}

重要：使用绝对路径！替换：

• /absolute/path/to/lpc-mcp/index.js 此仓库的实际路径
• /path/to/your/mudlib 目录中包含您的 lpc-config.json

添加配置后重新启动Warp。

克劳德桌面版

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json （macOS）或同等版本：

{
  "mcpServers": {
    "lpc": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/lpc-mcp/index.js"],
      "env": {
        "LPC_WORKSPACE_ROOT": "/path/to/your/mudlib"
      }
    }
  }
}

配置后重新启动Claude Desktop。

Cline（VS代码扩展）

添加到您的Cline MCP设置中：

{
  "mcpServers": {
    "lpc": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/lpc-mcp/index.js"],
      "env": {
        "LPC_WORKSPACE_ROOT": "/path/to/your/mudlib"
      }
    }
  }
}

GitHub副本（VS代码）

先决条件：

• 安装 副驾驶MCP扩展: code --install-extension automatalabs.copilot-mcp

配置： 添加 ~/Library/Application Support/Code/User/mcp.json （macOS）或同等版本：

{
  "servers": {
    "lpc": {
      "type": "node",
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/lpc-mcp/index.js"],
      "env": {
        "LPC_WORKSPACE_ROOT": "/path/to/your/mudlib"
      }
    }
  },
  "inputs": []
}

其他MCP兼容工具

任何MCP兼容工具的配置都是相同的：

1. 将服务器添加到MCP配置中
2. 提供Node.js命令和路径 index.js
3. 集 LPC_WORKSPACE_ROOT mudlib根目录的环境变量

可选环境变量(LPC_DEBUG, LPC_LSP_PATH)可以添加到 env 以同样的方式阻止。请参阅 环境变量 完整列表的部分。

使用示例

配置后，您可以向AI助手提出自然语言问题：

“什么是 query_short() 房间里有什么功能？" → AI使用 lpc_hover 获取文档

“在哪里 STD_OBJECT 定义？" → AI使用 lpc_definition 查找文件

“找到所有打电话的地方 set_room_size()" → AI使用 lpc_references 查找所有呼叫者

“解释迷宫生成算法的工作原理” → AI读取代码并使用悬停信息来理解功能

“房间的继承树是什么？” → AI痕迹 inherit 语句和跳转到定义

“检查此LPC文件是否有任何语法错误” → AI使用 lpc_diagnostics 验证代码

“为什么这个LPC代码不能编译？” → AI检查诊断是否存在未声明的变量或类型不匹配等错误

测试

要验证服务器是否正常工作，请执行以下操作：

# Set workspace root for testing
export LPC_WORKSPACE_ROOT=/path/to/your/mudlib

# Start the server (it will wait for MCP protocol messages)
node index.js

服务器应输出：

Starting LPC Language Server...
Initializing LSP...
LPC Language Server started successfully
LPC MCP Server running on stdio

故障排除

服务器无法启动

检查LPC扩展是否已安装：

code --list-extensions | grep jlchmura.lpc

检查日志 （适用于曲速）：

tail -f ~/.local/state/warp-terminal/mcp/*.log

语言服务器无法解析符号

验证工作区根目录：

• 确保 LPC_WORKSPACE_ROOT 指向以下目录 lpc-config.json
• 使用绝对路径，而不是相对路径

检查你的lpc-config.json：

cat $LPC_WORKSPACE_ROOT/lpc-config.json

扩展版本不匹配

如果扩展路径不匹配，请更新中的第40行 index.js:

const lspPath = path.join(
  process.env.HOME,
  ".vscode/extensions/jlchmura.lpc-VERSION/out/server/src/server.js"
);

查找您的版本：

ls ~/.vscode/extensions/ | grep jlchmura.lpc

环境变量

调试模式示例

外壳/端子：

# Use a local checkout of the LPC language server
export LPC_DEBUG=true
export LPC_LSP_PATH=/path/to/lpc-language-server/out/server/src/server.js
export LPC_WORKSPACE_ROOT=/path/to/your/mudlib
node index.js

MCP配置文件(.mcp.json, claude_desktop_config.json等等）：

{
  "mcpServers": {
    "lpc": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/lpc-mcp/index.js"],
      "env": {
        "LPC_WORKSPACE_ROOT": "/path/to/your/mudlib",
        "LPC_DEBUG": "true",
        "LPC_LSP_PATH": "/path/to/lpc-language-server/out/server/src/server.js"
      }
    }
  }
}

运作原理

AI Assistant
    ↓ (natural language)
  MCP Protocol
    ↓ (tool calls: lpc_hover, lpc_definition, lpc_references)
  This Server
    ↓ (JSON-RPC: textDocument/hover, etc.)
  LPC Language Server
    ↓ (parses LPC, reads lpc-config.json)
  Your Mudlib

1. AI助手发送MCP工具请求
2. 服务器读取文件并发送 textDocument/didOpen 到LSP
3. 服务器翻译MCP→ LSP JSON-RPC请求
4. LSP使用您的 lpc-config.json
5. 服务器将LSP响应作为MCP结果返回
6. AI理解你的代码结构！

学分

• 约翰（jlchmura） -这位技能出众的大师级程序员 LPC语言服务器 从1995年开始拯救LPC的发展。如果没有他的伟大、善良和全能的帅哥风度，我们仍然会 grep-像穴居人一样在泥地里穿行。这个MCP服务器只是他天才的一个不起眼的包装。
• 模型上下文协议 -使这成为可能的协议
• 内置于2025年一小时的灵感黑客

许可证

@gesslar/lpc-mcp 根据 0BSD.

此软件包包含或依赖于第三方组件 许可证：

备注

LPC语言服务器本身 （jlchmura/lpc语言服务器） 它有自己的许可证。