MMAR-MCP Сервер

Сервер MCP (Model Context Protocol), который подключает большие языковые модели к платформе метамоделирования MM-AR, позволяя пользователям создавать полные метамодели и экземпляры моделей с помощью взаимодействия на естественном языке.

Обзор

MMAR-MCP предоставляет возможности платформы MM-AR через протокол Model Context Protocol:

• 62 инструмента для аутентификации, CRUD операций с метамоделями и экземплярами

• 5 ресурсов, предоставляющих документацию по архитектуре платформы, шаблоны VizRep, схему метамодели, типы атрибутов и эталонную метамодель

• 3 промпта, кодирующих направленные рабочие процессы для создания метамоделей, создания экземпляров и анализа моделей

Сервер общается через STDIO транспорт и работает с любым MCP-совместимым хостом (Cursor, Claude Desktop или любой клиент, реализующий спецификацию MCP).

Related MCP server: ParaView-MCP

Предварительные требования

Быстрый старт

Выполните следующие пять шагов, чтобы перейти от нуля до рабочей настройки.

Шаг 1: Запуск платформы MM-AR

Вариант A: Полное развертывание Docker (рекомендуется для первой настройки)

Клонируйте и запустите полный стек MM-AR с помощью Docker:

git clone https://github.com/MM-AR/mmar-docker-installation.git
cd mmar-docker-installation
docker compose --env-file .env up -d

Подождите, пока все контейнеры не станут здоровыми. Вы можете проверить с помощью:

docker compose ps

Вариант B: Гибридное развертывание (PostgreSQL в Docker, сервисы локально)

Это настройка, использовавшаяся в ходе экспериментов диссертации. Она требует клонирования основного репозитория MM-AR:

# 1. Start PostgreSQL in Docker
docker run -d --name mmar_postgres \
  -e POSTGRES_USER=api -e POSTGRES_PASSWORD=root -e POSTGRES_DB=api \
  -p 5432:5432 postgres:16

# 2. Start the API server (requires mmar-server/.env with JWT_SECRET)
cd mmar-server
export $(cat .env | xargs)
cd ..
node dist/mmar-server/index.js

# 3. Start web clients (in separate terminals)
cd mmar-metamodeling-client && npm start   # port 8070
cd mmar-modeling-client && npm start        # port 8080

После запуска доступны следующие сервисы:

Проверьте, что API работает, открыв в браузере http://localhost:8000/login. Вы должны увидеть страницу входа. Учетные данные по умолчанию: admin / admin.

Шаг 2: Клонирование и сборка MCP сервера

git clone https://github.com/ProTech001/mmar-mcp-server.git
cd mmar-mcp-server
npm install
npm run build

Команда npm run build компилирует TypeScript в JavaScript в папке dist/. Этот шаг необходим перед запуском сервера.

Шаг 3: Проверка установки

Запустите сквозной набор тестов, чтобы убедиться, что всё работает:

npm test

Это запускает MCP сервер как дочерний процесс и отправляет JSON-RPC сообщения через STDIO, точно так же, как это делал бы реальный MCP хост. Он тестирует рукопожатие, аутентификацию, список инструментов, чтение ресурсов, получение промптов и полный цикл создания/проверки/удаления.

Ожидаемый вывод (все тесты должны быть пройдены):

==============================================
  MM-AR MCP Server — End-to-End Test
==============================================

  ✅ PASS  Initialize (handshake)
           → Server: mmar-mcp-server

  ✅ PASS  List Tools
           → 62 tools registered (expected 62)

  ✅ PASS  List Resources
           → 5 resource(s) (expected 5)

  ✅ PASS  Read Platform Info Resource
           → ...

  ...

==============================================
  Results: 16 passed, 0 failed, 16 total
==============================================

Если какой-либо тест не пройден, см. раздел Устранение неполадок ниже.

Шаг 4: Настройка MCP хоста

Сервер работает через STDIO. Настройте ваш MCP хост на запуск его как подпроцесса.

Cursor IDE — создайте или отредактируйте .cursor/mcp.json в корне вашего проекта:

{
  "mcpServers": {
    "mmar": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/mmar-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "MMAR_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop — добавьте в файл конфигурации Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json на macOS):

{
  "mcpServers": {
    "mmar": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/mmar-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "MMAR_API_URL": "http://localhost:8000"
      }
    }
  }
}

Замените /absolute/path/to/mmar-mcp-server на фактический путь, куда вы клонировали репозиторий.

Шаг 5: Начало использования

После настройки MCP хост может вызывать любой из 62 инструментов. Для распространенных рабочих процессов доступны три направленных промпта:

1. create-metamodel — Создание нового языка моделирования на основе описания на естественном языке

2. create-model — Создание экземпляра модели с использованием существующей метамодели

3. analyze-model — Проверка и анализ существующих моделей

Пример: "Используйте промпт create-metamodel для создания языка моделирования сети Петри с узлами Место, узлами Переход и соединениями Дуга."

Конфигурация

Сервер читает одну переменную окружения:

Установите её через вашу оболочку, конфигурацию MCP хоста (см. Шаг 4) или встроенно:

MMAR_API_URL=http://your-host:8000 node dist/index.js

Каталог инструментов

Все 62 инструмента имеют префикс mmar_ и сгруппированы в три категории:

Аутентификация (3 инструмента)

Операции с метамоделями (26 инструментов)

Операции с экземплярами (33 инструмента)

Все имена инструментов имеют префикс mmar_ (например, mmar_create_class). Префикс опущен в таблице выше для удобочитаемости.

Ресурсы

Структура проекта

mmar-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts              # Entry point (STDIO transport)
│   ├── server.ts             # MCP server setup and capability registration
│   ├── config.ts             # Configuration (reads MMAR_API_URL)
│   ├── api-client.ts         # MM-AR REST API client with JWT auth and retry logic
│   ├── tools/
│   │   ├── index.ts          # Tool registration hub
│   │   ├── auth.tools.ts     # Authentication tools (3)
│   │   ├── meta.tools.ts     # Metamodel CRUD tools (26)
│   │   └── instance.tools.ts # Instance CRUD tools (33)
│   ├── resources/
│   │   └── index.ts          # Resource definitions (5)
│   └── prompts/
│       └── index.ts          # Prompt definitions (3)
├── test-mcp.mjs              # End-to-end test suite
├── test-data/                 # Example payloads for MCP Inspector testing
│   ├── README.md
│   ├── example-ER-diagram-metamodel.json
│   └── example-petri-net-metamodel.json
├── package.json
├── tsconfig.json
└── .gitignore

Воспроизводимый оценочный стенд

Контролируемые испытания (не чат Cursor). Начните здесь:

→ experiments/README.md — настройка, как запускать, где находятся JSON → experiments/EVALUATION-PROCEDURE.md — протокол изоляции/оценки → experiments/harness-results/PRELIMINARY-RESULTS.md — предварительные результаты сети Петри (6 испытаний)

cd experiment-harness
npm install
cp .env.example .env   # add ANTHROPIC_API_KEY; never commit .env

export MMAR_API_URL=http://127.0.0.1:8000
curl -s -o /dev/null -w "API %{http_code}\n" http://127.0.0.1:8000/login   # must be 200

npm run one -- --phase metamodel --language petri-net --trial a
npm run one -- --phase instance --language petri-net --trial a
npm run scoreboard
open ../experiments/harness-results/scoreboard.html

Отдавайте предпочтение 127.0.0.1 вместо localhost, если видите отказ в соединении. Повторно запустите npm run scoreboard после новых испытаний.

npm run pilot                 # scorer self-test
npm run pilot -- --with-api   # + reset + MCP dry-run + GT seed (API must be up)

Тестирование с MCP Inspector

Для интерактивной отладки вы можете использовать MCP Inspector:

npm run inspect

Это открывает веб-интерфейс, где вы можете просматривать инструменты, вызывать их вручную и проверять полезные нагрузки запросов/ответов. См. test-data/README.md для пошаговых инструкций и примеров полезных нагрузок.

Устранение неполадок

ECONNREFUSED или "Не удается подключиться к MM-AR API"

Платформа MM-AR не запущена или недоступна по настроенному URL.

1. Проверьте, что контейнеры Docker работают: docker compose ps

2. Проверьте, что API работает: curl http://localhost:8000/login

3. При использовании пользовательского URL убедитесь, что MMAR_API_URL установлен правильно

"Порт 8000 уже используется"

Другой процесс использует порт 8000. Остановите этот процесс или настройте платформу MM-AR на использование другого порта (см. документацию mmar-docker-installation).

Тесты не проходят на этапе "Вход как admin"

База данных MM-AR может быть еще не полностью инициализирована. Контейнерам Docker требуется несколько секунд после запуска для завершения инициализации базы данных. Подождите 10-15 секунд после docker compose up и повторите попытку.

"Не удается найти модуль dist/index.js"

Необходимо скомпилировать исходный код TypeScript сначала:

npm run build

MCP хост не обнаруживает сервер

• Убедитесь, что путь в конфигурации вашего MCP хоста указывает на абсолютный путь к dist/index.js

• Перезапустите MCP хост после изменения конфигурации

• Проверьте, что установлен Node.js v18+: node --version

Связанные репозитории

• mmar — Основной репозиторий платформы MM-AR

• mmar-docker-installation — Docker-настройка для полной платформы MM-AR

• mmar-server — REST API сервер MM-AR

Лицензия

ISC

Цитирование

Если вы используете это программное обеспечение в своих исследованиях, пожалуйста, цитируйте:

@inproceedings{chima2026mmar-mcp,
  title={Agentic Creation of Modeling Languages: Extending the MM-AR Metamodeling Platform with MCP},
  author={Chima, Prosper and Fill, Hans-Georg and Curty, Simon},
  booktitle={Proceedings of the International Conference on Conceptual Modeling (ER), Demos and Posters},
  year={2026}
}