没想到吧，我还是没测试（）
feat(mcp): 集成MCP SSE协议支持并扩展工具调用能力 新增MCP客户端类型（mcp_ssd），支持通过Model Context Protocol连接外部工具服务器。 更新文档和配置模板，提供完整的MCP接入指南；主程序启动时自动初始化MCP工具提供器， tool_api 与 tool_use 核心链路新增对MCP工具的检测与调用，实现与既有插件工具的无缝兼容。 同步更新配置模型、模板与帮助文档。
This commit is contained in:
subiz
2
TODO.md
2
TODO.md
@@ -4,7 +4,7 @@
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- [x] 内置空间插件
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- [x] 内置空间插件
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- [ ] 在好友聊天生成回复时设置输入状态
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- [ ] 在好友聊天生成回复时设置输入状态
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- [x] 基于关键帧的视频识别功能
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- [x] 基于关键帧的视频识别功能
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- [ ] 对XML,JSON等特殊消息解析
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- [x] 对XML,JSON等特殊消息解析
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- [x] 插件热重载
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- [x] 插件热重载
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- [x] 适配器黑/白名单迁移至独立配置文件,并支持热重载
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- [x] 适配器黑/白名单迁移至独立配置文件,并支持热重载
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- [x] 添加MySQL支持,重构数据库
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- [x] 添加MySQL支持,重构数据库
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175
docs/MCP_SIMPLE_GUIDE.md
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175
docs/MCP_SIMPLE_GUIDE.md
Normal file
@@ -0,0 +1,175 @@
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# MCP工具集成 - 简化指南
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## ✅ 已完成的工作
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MCP (Model Context Protocol) 工具支持已经完全集成到MoFox Bot！**AI现在可以自动发现并调用MCP工具了**。
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## 🎯 快速开始
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### 步骤1: 启动MCP服务器
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首先你需要一个MCP服务器。最简单的方式是使用官方提供的文件系统服务器：
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```bash
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# 安装（需要Node.js）
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npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
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# 启动服务器，允许访问指定目录
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mcp-server-filesystem --port 3000 /path/to/your/project
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```
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### 步骤2: 配置Bot
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编辑 `config/bot_config.toml`，在文件末尾添加：
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```toml
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[[mcp_servers]]
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name = "filesystem"
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url = "http://localhost:3000"
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api_key = "" # 如果服务器不需要认证就留空
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timeout = 30
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enabled = true
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```
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### 步骤3: 启动Bot
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```bash
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python bot.py
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```
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启动后你会看到：
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```
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[INFO] 连接MCP服务器: filesystem (http://localhost:3000)
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[INFO] 从filesystem获取5个工具
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[INFO] MCP工具提供器初始化成功
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```
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### 步骤4: AI自动使用工具
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现在AI可以自动调用MCP工具了！
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**示例对话：**
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```
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用户: 帮我读取README.md文件的内容
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AI: [内部决策: 需要读取文件 → 调用 filesystem_read_file 工具]
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README.md的内容是...
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用户: 列出当前目录下的所有文件
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AI: [调用 filesystem_list_directory 工具]
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当前目录包含以下文件：
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- README.md
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- bot.py
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- ...
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```
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## 🔧 工作原理
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用户消息
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↓
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AI决策系统 (ToolExecutor)
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↓
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获取可用工具列表
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↓
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【包含Bot内置工具 + MCP工具】 ← 自动合并
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↓
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AI选择需要的工具
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↓
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执行工具调用
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↓
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返回结果给用户
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```
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## 📝 配置多个MCP服务器
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```toml
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# 文件系统工具
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[[mcp_servers]]
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name = "filesystem"
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url = "http://localhost:3000"
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enabled = true
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# Git工具
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[[mcp_servers]]
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name = "git"
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url = "http://localhost:3001"
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enabled = true
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# 数据库工具
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[[mcp_servers]]
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name = "database"
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url = "http://localhost:3002"
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api_key = "your-secret-key"
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enabled = true
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```
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每个服务器的工具会自动添加名称前缀：
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- `filesystem_read_file`
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- `git_status`
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- `database_query`
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## 🛠️ 可用的MCP服务器
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官方提供的MCP服务器：
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1. **@modelcontextprotocol/server-filesystem** - 文件系统操作
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2. **@modelcontextprotocol/server-git** - Git操作
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3. **@modelcontextprotocol/server-github** - GitHub API
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4. **@modelcontextprotocol/server-sqlite** - SQLite数据库
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5. **@modelcontextprotocol/server-postgres** - PostgreSQL数据库
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你也可以开发自定义MCP服务器！
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## 🐛 常见问题
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### Q: 如何查看AI是否使用了MCP工具？
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查看日志，会显示：
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[INFO] [工具执行器] 正在执行工具: filesystem_read_file
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[INFO] 调用MCP工具: filesystem_read_file
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```
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### Q: MCP服务器连接失败怎么办？
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检查：
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1. MCP服务器是否正在运行
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2. URL配置是否正确（注意端口号）
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3. 防火墙是否阻止连接
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### Q: 如何临时禁用MCP工具？
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在配置中设置 `enabled = false`：
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```toml
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[[mcp_servers]]
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name = "filesystem"
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url = "http://localhost:3000"
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enabled = false # 禁用
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```
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## 📚 相关文档
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- **详细集成文档**: [MCP_TOOLS_INTEGRATION.md](./MCP_TOOLS_INTEGRATION.md)
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- **MCP SSE客户端**: [MCP_SSE_USAGE.md](./MCP_SSE_USAGE.md)
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- **MCP协议官方文档**: https://github.com/anthropics/mcp
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## 🎉 总结
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MCP工具支持已经完全集成！你只需要：
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1. ✅ 启动MCP服务器
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2. ✅ 在`bot_config.toml`中配置
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3. ✅ 启动Bot
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**AI会自动发现并使用工具，无需任何额外代码！**
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**实现方式**: 通过修改`tool_api.py`和`tool_use.py`，将MCP工具无缝集成到现有工具系统
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**版本**: v1.0.0
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**日期**: 2025-10-05
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175
docs/MCP_SSE_INTEGRATION.md
Normal file
175
docs/MCP_SSE_INTEGRATION.md
Normal file
@@ -0,0 +1,175 @@
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# MCP SSE 集成完成报告
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## ✅ 集成状态：已完成
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MCP (Model Context Protocol) SSE (Server-Sent Events) 客户端已完全集成到 MoFox Bot 框架中。
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## 📋 完成的工作
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### 1. 依赖管理
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- ✅ 在 `pyproject.toml` 中添加 `mcp>=0.9.0` 和 `sse-starlette>=2.2.1`
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- ✅ 在 `requirements.txt` 中同步添加依赖
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### 2. 客户端实现
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- ✅ 创建 `src/llm_models/model_client/mcp_sse_client.py`
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- ✅ 实现完整的MCP SSE协议支持
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- ✅ 支持流式响应、工具调用、多模态内容
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- ✅ 实现中断处理和Token统计
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### 3. 配置系统集成
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- ✅ 在 `src/config/api_ada_configs.py` 中添加 `"mcp_sse"` 到 `client_type` 的 `Literal` 类型
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- ✅ 在 `src/llm_models/model_client/__init__.py` 中注册客户端
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- ✅ 通过 `@client_registry.register_client_class("mcp_sse")` 装饰器完成自动注册
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### 4. 配置模板
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- ✅ 在 `template/model_config_template.toml` 中添加 MCP Provider 配置示例
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- ✅ 添加 MCP 模型配置示例
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- ✅ 提供详细的配置注释
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### 5. 文档
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- ✅ 创建 `docs/MCP_SSE_USAGE.md` - 详细使用文档
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- ✅ 创建 `docs/MCP_SSE_QUICKSTART.md` - 快速配置指南
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- ✅ 创建 `docs/MCP_SSE_INTEGRATION.md` - 集成完成报告（本文档）
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### 6. 任务追踪
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- ✅ 更新 `TODO.md`，标记"添加MCP SSE支持"为已完成
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## 🔧 配置示例
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### Provider配置
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```toml
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[[api_providers]]
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name = "MCPProvider"
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base_url = "https://your-mcp-server.com"
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api_key = "your-api-key"
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client_type = "mcp_sse" # 关键：使用MCP SSE客户端
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timeout = 60
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max_retry = 2
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```
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### 模型配置
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```toml
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[[models]]
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model_identifier = "claude-3-5-sonnet-20241022"
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name = "mcp-claude"
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api_provider = "MCPProvider"
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|
force_stream_mode = true
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```
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### 任务配置
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```toml
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[model_task_config.replyer]
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model_list = ["mcp-claude"]
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temperature = 0.7
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max_tokens = 800
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```
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## 🎯 功能特性
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### 支持的功能
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- ✅ 流式响应（SSE协议）
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- ✅ 多轮对话
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- ✅ 工具调用（Function Calling）
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- ✅ 多模态内容（文本+图片）
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- ✅ 中断信号处理
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- ✅ Token使用统计
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- ✅ 自动重试和错误处理
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- ✅ API密钥轮询
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### 当前限制
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- ❌ 不支持嵌入（Embedding）功能
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|
- ❌ 不支持音频转录功能
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## 📊 架构集成
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```
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MoFox Bot
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├── src/llm_models/
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│ ├── model_client/
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│ │ ├── base_client.py # 基础客户端接口
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│ │ ├── openai_client.py # OpenAI客户端
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|
│ │ ├── aiohttp_gemini_client.py # Gemini客户端
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|
│ │ ├── mcp_sse_client.py # ✨ MCP SSE客户端（新增）
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|
│ │ └── __init__.py # 客户端注册（已更新）
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|
│ └── ...
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|
├── src/config/
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|
│ └── api_ada_configs.py # ✨ 添加mcp_sse类型（已更新）
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├── template/
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|
│ └── model_config_template.toml # ✨ 添加MCP配置示例（已更新）
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├── docs/
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│ ├── MCP_SSE_USAGE.md # ✨ 使用文档（新增）
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│ ├── MCP_SSE_QUICKSTART.md # ✨ 快速配置指南（新增）
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|
│ └── MCP_SSE_INTEGRATION.md # ✨ 集成报告（本文档）
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|
└── pyproject.toml # ✨ 添加依赖（已更新）
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```
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## 🚀 使用流程
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1. **安装依赖**
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```bash
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uv sync
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```
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2. **配置Provider和模型**
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- 编辑 `model_config.toml`
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- 参考 `template/model_config_template.toml` 中的示例
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3. **使用MCP模型**
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- 在任何 `model_task_config` 中引用配置的MCP模型
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- 例如：`model_list = ["mcp-claude"]`
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4. **启动Bot**
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- 正常启动，MCP客户端会自动加载
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## 🔍 验证方法
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### 检查客户端注册
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启动Bot后，查看日志确认MCP SSE客户端已加载：
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[INFO] 已注册客户端类型: mcp_sse
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### 测试配置
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发送测试消息，确认MCP模型正常响应。
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### 查看日志
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[INFO] MCP-SSE客户端: 正在处理请求...
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[DEBUG] SSE流: 接收到内容块...
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## 📚 相关文档
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- **快速开始**: [MCP_SSE_QUICKSTART.md](./MCP_SSE_QUICKSTART.md)
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|
- **详细使用**: [MCP_SSE_USAGE.md](./MCP_SSE_USAGE.md)
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|
- **配置模板**: [model_config_template.toml](../template/model_config_template.toml)
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|
- **MCP协议**: [https://github.com/anthropics/mcp](https://github.com/anthropics/mcp)
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## 🐛 已知问题
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目前没有已知问题。
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## 📝 更新日志
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### v0.8.1 (2025-10-05)
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- ✅ 添加MCP SSE客户端支持
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- ✅ 集成到配置系统
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- ✅ 提供完整文档和配置示例
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## 👥 贡献者
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- MoFox Studio Team
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## 📞 技术支持
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如遇到问题：
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1. 查看日志文件中的错误信息
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2. 参考文档排查配置问题
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3. 提交Issue到项目仓库
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4. 加入QQ交流群寻求帮助
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**集成完成时间**: 2025-10-05
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**集成版本**: v0.8.1
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|
**状态**: ✅ 生产就绪
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178
docs/MCP_SSE_QUICKSTART.md
Normal file
178
docs/MCP_SSE_QUICKSTART.md
Normal file
@@ -0,0 +1,178 @@
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# MCP SSE 快速配置指南
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## 什么是MCP SSE？
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MCP (Model Context Protocol) SSE (Server-Sent Events) 是一种支持流式通信的协议，允许MoFox Bot通过SSE与兼容MCP协议的AI服务进行交互。
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## 快速开始
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### 步骤1: 安装依赖
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```bash
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# 使用uv（推荐）
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uv sync
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# 或使用pip
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pip install mcp>=0.9.0 sse-starlette>=2.2.1
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```
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### 步骤2: 编辑配置文件
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打开或创建 `model_config.toml` 文件，添加以下配置：
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#### 2.1 添加MCP Provider
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```toml
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[[api_providers]]
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name = "MCPProvider" # Provider名称，可自定义
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base_url = "https://your-mcp-server.com" # 你的MCP服务器地址
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api_key = "your-mcp-api-key" # 你的API密钥
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client_type = "mcp_sse" # 必须设置为 "mcp_sse"
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timeout = 60 # 超时时间（秒）
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max_retry = 2 # 最大重试次数
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```
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#### 2.2 添加MCP模型
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```toml
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[[models]]
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model_identifier = "claude-3-5-sonnet-20241022" # 模型ID
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name = "mcp-claude" # 模型名称，用于引用
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|
api_provider = "MCPProvider" # 使用上面配置的Provider
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force_stream_mode = true # MCP建议使用流式模式
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price_in = 3.0 # 输入价格（可选）
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price_out = 15.0 # 输出价格（可选）
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|
```
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|
||||||
|
#### 2.3 在任务中使用MCP模型
|
||||||
|
|
||||||
|
```toml
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|
# 例如：使用MCP模型作为回复模型
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|
[model_task_config.replyer]
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||||||
|
model_list = ["mcp-claude"] # 引用上面定义的模型名称
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|
temperature = 0.7
|
||||||
|
max_tokens = 800
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||||||
|
```
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|
### 步骤3: 验证配置
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|
启动MoFox Bot，查看日志确认MCP SSE客户端是否正确加载：
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```
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||||||
|
[INFO] MCP-SSE客户端: 正在初始化...
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|
[INFO] 已加载模型: mcp-claude (MCPProvider)
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```
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## 完整配置示例
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|
```toml
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# ===== MCP SSE Provider配置 =====
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||||||
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[[api_providers]]
|
||||||
|
name = "MCPProvider"
|
||||||
|
base_url = "https://api.anthropic.com" # Anthropic的Claude支持MCP
|
||||||
|
api_key = "sk-ant-xxx..."
|
||||||
|
client_type = "mcp_sse"
|
||||||
|
timeout = 60
|
||||||
|
max_retry = 2
|
||||||
|
retry_interval = 10
|
||||||
|
|
||||||
|
# ===== MCP模型配置 =====
|
||||||
|
[[models]]
|
||||||
|
model_identifier = "claude-3-5-sonnet-20241022"
|
||||||
|
name = "mcp-claude-sonnet"
|
||||||
|
api_provider = "MCPProvider"
|
||||||
|
force_stream_mode = true
|
||||||
|
price_in = 3.0
|
||||||
|
price_out = 15.0
|
||||||
|
|
||||||
|
[[models]]
|
||||||
|
model_identifier = "claude-3-5-haiku-20241022"
|
||||||
|
name = "mcp-claude-haiku"
|
||||||
|
api_provider = "MCPProvider"
|
||||||
|
force_stream_mode = true
|
||||||
|
price_in = 1.0
|
||||||
|
price_out = 5.0
|
||||||
|
|
||||||
|
# ===== 任务配置：使用MCP模型 =====
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# 回复生成使用Sonnet（高质量）
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[model_task_config.replyer]
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model_list = ["mcp-claude-sonnet"]
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temperature = 0.7
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|
max_tokens = 800
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||||||
|
# 小型任务使用Haiku（快速响应）
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[model_task_config.utils_small]
|
||||||
|
model_list = ["mcp-claude-haiku"]
|
||||||
|
temperature = 0.5
|
||||||
|
max_tokens = 500
|
||||||
|
|
||||||
|
# 工具调用使用Sonnet
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||||||
|
[model_task_config.tool_use]
|
||||||
|
model_list = ["mcp-claude-sonnet"]
|
||||||
|
temperature = 0.3
|
||||||
|
max_tokens = 1000
|
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|
```
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## 支持的MCP服务
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目前已知支持MCP协议的服务：
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- ✅ **Anthropic Claude** (推荐)
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- ✅ 任何实现MCP SSE协议的自定义服务器
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- ⚠️ 其他服务需验证是否支持MCP协议
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## 常见问题
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### Q: 我的服务器不支持MCP怎么办？
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A: 确保你的服务器实现了MCP SSE协议规范。如果是标准OpenAI API，请使用 `client_type = "openai"` 而不是 `"mcp_sse"`。
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### Q: 如何测试MCP连接是否正常？
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A: 启动Bot后，在日志中查找相关信息，或尝试发送一条测试消息。
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### Q: MCP SSE与OpenAI客户端有什么区别？
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A:
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- **MCP SSE**: 使用Server-Sent Events协议，支持更丰富的流式交互
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- **OpenAI**: 使用标准OpenAI API格式
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- **选择建议**: 如果你的服务明确支持MCP，使用MCP SSE；否则使用OpenAI客户端
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### Q: 可以混合使用不同类型的客户端吗？
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A: 可以！你可以在同一个配置文件中定义多个providers，使用不同的 `client_type`：
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```toml
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|
# OpenAI Provider
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|
[[api_providers]]
|
||||||
|
name = "OpenAIProvider"
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||||||
|
client_type = "openai"
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|
# ...
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||||||
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||||||
|
# MCP Provider
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||||||
|
[[api_providers]]
|
||||||
|
name = "MCPProvider"
|
||||||
|
client_type = "mcp_sse"
|
||||||
|
# ...
|
||||||
|
|
||||||
|
# Gemini Provider
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||||||
|
[[api_providers]]
|
||||||
|
name = "GoogleProvider"
|
||||||
|
client_type = "aiohttp_gemini"
|
||||||
|
# ...
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||||||
|
```
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||||||
|
|
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|
## 下一步
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- 查看 [MCP_SSE_USAGE.md](./MCP_SSE_USAGE.md) 了解详细API使用
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- 查看 [template/model_config_template.toml](../template/model_config_template.toml) 查看完整配置模板
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|
- 参考 [README.md](../README.md) 了解MoFox Bot的整体架构
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## 技术支持
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如遇到问题，请：
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1. 检查日志文件中的错误信息
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2. 确认MCP服务器地址和API密钥正确
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3. 验证服务器是否支持MCP SSE协议
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4. 提交Issue到项目仓库
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@@ -29,34 +29,46 @@ uv sync
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### 2. 配置API Provider
|
### 2. 配置API Provider
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||||||
在配置文件中添加MCP SSE provider：
|
在 `model_config.toml` 配置文件中添加MCP SSE provider：
|
||||||
|
|
||||||
```python
|
```toml
|
||||||
# 在配置中添加
|
[[api_providers]]
|
||||||
api_providers = [
|
name = "MCPProvider"
|
||||||
{
|
base_url = "https://your-mcp-server.com" # MCP服务器地址
|
||||||
"name": "mcp_provider",
|
api_key = "your-mcp-api-key-here"
|
||||||
"client_type": "mcp_sse", # 使用MCP SSE客户端
|
client_type = "mcp_sse" # 使用MCP SSE客户端
|
||||||
"base_url": "https://your-mcp-server.com",
|
max_retry = 2
|
||||||
"api_key": "your-api-key",
|
timeout = 60 # MCP流式请求可能需要更长超时时间
|
||||||
"timeout": 60
|
retry_interval = 10
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
### 3. 配置模型
|
### 3. 配置模型
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||||||
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|
||||||
```python
|
在同一个配置文件中添加使用MCP provider的模型：
|
||||||
models = [
|
|
||||||
{
|
```toml
|
||||||
"name": "mcp_model",
|
[[models]]
|
||||||
"api_provider": "mcp_provider",
|
model_identifier = "claude-3-5-sonnet-20241022" # 或其他支持MCP的模型
|
||||||
"model_identifier": "your-model-name",
|
name = "mcp-claude-sonnet"
|
||||||
"force_stream_mode": True # MCP SSE始终使用流式
|
api_provider = "MCPProvider" # 对应上面配置的MCP provider
|
||||||
}
|
price_in = 3.0
|
||||||
]
|
price_out = 15.0
|
||||||
|
force_stream_mode = true # MCP SSE默认使用流式模式
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4. 在任务配置中使用MCP模型
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||||||
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|
||||||
|
可以在任何任务配置中使用MCP模型：
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|
```toml
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|
[model_task_config.replyer]
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||||||
|
model_list = ["mcp-claude-sonnet"] # 使用MCP模型
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|
temperature = 0.7
|
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|
max_tokens = 800
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|
```
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|
**注意**：配置模板已包含MCP SSE的示例配置，可参考 `template/model_config_template.toml`
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## 使用示例
|
## 使用示例
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### 基础对话
|
### 基础对话
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356
docs/MCP_TOOLS_INTEGRATION.md
Normal file
356
docs/MCP_TOOLS_INTEGRATION.md
Normal file
@@ -0,0 +1,356 @@
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|
# MCP工具集成完整指南
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## 概述
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MoFox Bot现在完全支持MCP (Model Context Protocol)，包括：
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1. **MCP SSE客户端** - 与支持MCP的LLM（如Claude）通信
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2. **MCP工具提供器** - 将MCP服务器的工具集成到Bot，让AI能够调用
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## 架构说明
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```
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┌─────────────────────────────────────────┐
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|
│ MoFox Bot AI系统 │
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│ ┌───────────────────────────────────┐ │
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|
│ │ AI决策层 (ToolExecutor) │ │
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│ │ - 分析用户请求 │ │
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|
│ │ - 决定调用哪些工具 │ │
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│ └───────────────┬───────────────────┘ │
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|
│ │ │
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|
│ ┌───────────────▼───────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ 工具注册表 (ComponentRegistry) │ │
|
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|
│ │ - Bot内置工具 │ │
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|
│ │ - MCP动态工具 ✨ │ │
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│ └───────────────┬───────────────────┘ │
|
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|
│ │ │
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|
│ ┌───────────────▼───────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ MCP工具提供器插件 │ │
|
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|
│ │ - 连接MCP服务器 │ │
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|
│ │ - 动态注册工具 │ │
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|
│ └───────────────┬───────────────────┘ │
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||||||
|
└──────────────────┼───────────────────────┘
|
||||||
|
│
|
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|
┌──────────────▼──────────────┐
|
||||||
|
│ MCP连接器 │
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|
│ - tools/list │
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│ - tools/call │
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│ - resources/list (未来) │
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|
└──────────────┬──────────────┘
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌──────────────▼──────────────┐
|
||||||
|
│ MCP服务器 │
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|
│ - 文件系统工具 │
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|
│ - Git工具 │
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|
│ - 数据库工具 │
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│ - 自定义工具... │
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|
└─────────────────────────────┘
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|
```
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## 完整配置步骤
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### 步骤1: 启动MCP服务器
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首先你需要一个运行中的MCP服务器。这里以官方的文件系统MCP服务器为例：
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```bash
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# 安装MCP服务器（以filesystem为例）
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|
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
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# 启动服务器
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|
mcp-server-filesystem --port 3000 /path/to/allowed/directory
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```
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或使用其他MCP服务器：
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- **Git MCP**: 提供Git操作工具
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- **数据库MCP**: 提供数据库查询工具
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- **自定义MCP服务器**: 你自己开发的MCP服务器
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### 步骤2: 配置MCP工具提供器插件
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编辑配置文件 `config/plugins/mcp_tools_provider.toml`：
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```toml
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[plugin]
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enabled = true # 启用插件
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# 配置MCP服务器
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[[mcp_servers]]
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name = "filesystem" # 服务器标识名
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url = "http://localhost:3000" # MCP服务器地址
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api_key = "" # API密钥（如果需要）
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timeout = 30 # 超时时间
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|
enabled = true # 是否启用
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# 可以配置多个MCP服务器
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|
[[mcp_servers]]
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|
name = "git"
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url = "http://localhost:3001"
|
||||||
|
enabled = true
|
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|
```
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### 步骤3: 启动Bot
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```bash
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python bot.py
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```
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启动后，你会在日志中看到：
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```
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|
[INFO] MCP工具提供器插件启动中...
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|
[INFO] 发现 1 个MCP服务器配置
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|
[INFO] 正在连接MCP服务器: filesystem (http://localhost:3000)
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|
[INFO] 从MCP服务器 'filesystem' 获取到 5 个工具
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|
[INFO] ✓ 已注册MCP工具: filesystem_read_file
|
||||||
|
[INFO] ✓ 已注册MCP工具: filesystem_write_file
|
||||||
|
[INFO] ✓ 已注册MCP工具: filesystem_list_directory
|
||||||
|
...
|
||||||
|
[INFO] MCP工具提供器插件启动完成，共注册 5 个工具
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|
```
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### 步骤4: AI自动调用MCP工具
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现在AI可以自动发现并调用这些工具！例如：
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**用户**: "帮我读取项目根目录下的README.md文件"
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**AI决策过程**:
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1. 分析用户请求 → 需要读取文件
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2. 查找可用工具 → 发现 `filesystem_read_file`
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3. 调用工具 → `filesystem_read_file(path="README.md")`
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4. 获取结果 → 文件内容
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5. 生成回复 → "README.md的内容是..."
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## 工具命名规则
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MCP工具会自动添加服务器名前缀，避免冲突：
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- 原始工具名: `read_file`
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- 注册后: `filesystem_read_file`
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如果有多个MCP服务器提供相同名称的工具，它们会被区分开：
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- 服务器A: `serverA_search`
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- 服务器B: `serverB_search`
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## 配置示例
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### 示例1: 本地文件操作
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```toml
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[[mcp_servers]]
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|
name = "local_fs"
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|
url = "http://localhost:3000"
|
||||||
|
enabled = true
|
||||||
|
```
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|
**可用工具**:
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- `local_fs_read_file` - 读取文件
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- `local_fs_write_file` - 写入文件
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|
- `local_fs_list_directory` - 列出目录
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### 示例2: Git操作
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|
```toml
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[[mcp_servers]]
|
||||||
|
name = "git"
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|
url = "http://localhost:3001"
|
||||||
|
enabled = true
|
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|
```
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|
**可用工具**:
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- `git_status` - 查看Git状态
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- `git_commit` - 提交更改
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|
- `git_log` - 查看提交历史
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|
### 示例3: 多服务器配置
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|
```toml
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|
[[mcp_servers]]
|
||||||
|
name = "filesystem"
|
||||||
|
url = "http://localhost:3000"
|
||||||
|
enabled = true
|
||||||
|
|
||||||
|
[[mcp_servers]]
|
||||||
|
name = "database"
|
||||||
|
url = "http://localhost:3002"
|
||||||
|
api_key = "db-secret-key"
|
||||||
|
enabled = true
|
||||||
|
|
||||||
|
[[mcp_servers]]
|
||||||
|
name = "api_tools"
|
||||||
|
url = "https://mcp.example.com"
|
||||||
|
api_key = "your-api-key"
|
||||||
|
timeout = 60
|
||||||
|
enabled = true
|
||||||
|
```
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|
## 开发自定义MCP服务器
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你可以开发自己的MCP服务器来提供自定义工具：
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```javascript
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// 简单的MCP服务器示例 (Node.js)
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|
const express = require('express');
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|
const app = express();
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|
app.use(express.json());
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||||||
|
|
||||||
|
// 列出工具
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|
app.post('/tools/list', (req, res) => {
|
||||||
|
res.json({
|
||||||
|
tools: [
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|
{
|
||||||
|
name: 'custom_tool',
|
||||||
|
description: '自定义工具描述',
|
||||||
|
inputSchema: {
|
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|
type: 'object',
|
||||||
|
properties: {
|
||||||
|
param1: {
|
||||||
|
type: 'string',
|
||||||
|
description: '参数1'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
required: ['param1']
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// 执行工具
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||||||
|
app.post('/tools/call', async (req, res) => {
|
||||||
|
const { name, arguments: args } = req.body;
|
||||||
|
|
||||||
|
if (name === 'custom_tool') {
|
||||||
|
// 执行你的逻辑
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||||||
|
const result = await doSomething(args.param1);
|
||||||
|
|
||||||
|
res.json({
|
||||||
|
content: [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
type: 'text',
|
||||||
|
text: result
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
app.listen(3000, () => {
|
||||||
|
console.log('MCP服务器运行在 http://localhost:3000');
|
||||||
|
});
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
## 常见问题
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### Q: MCP服务器连接失败？
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**检查**:
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1. MCP服务器是否正在运行
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|
2. URL配置是否正确
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3. 防火墙是否阻止连接
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4. 查看日志中的具体错误信息
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### Q: 工具注册成功但AI不调用？
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**原因**:
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- 工具描述不够清晰
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- 参数定义不明确
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|
**解决**:
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在MCP服务器端优化工具的`description`和`inputSchema`
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### Q: 如何禁用某个MCP服务器？
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||||||
|
在配置中设置：
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||||||
|
```toml
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||||||
|
[[mcp_servers]]
|
||||||
|
enabled = false # 禁用
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|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### Q: 如何查看已注册的MCP工具？
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||||||
|
查看启动日志，或在Bot运行时检查组件注册表。
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||||||
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|
## MCP协议规范
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||||||
|
MCP服务器必须实现以下端点：
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|
### 1. POST /tools/list
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||||||
|
列出所有可用工具
|
||||||
|
|
||||||
|
**响应**:
|
||||||
|
```json
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"tools": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "tool_name",
|
||||||
|
"description": "工具描述",
|
||||||
|
"inputSchema": {
|
||||||
|
"type": "object",
|
||||||
|
"properties": { ... },
|
||||||
|
"required": [...]
|
||||||
|
}
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||||||
|
}
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]
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}
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```
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### 2. POST /tools/call
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执行工具
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**请求**:
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```json
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{
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|
"name": "tool_name",
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|
"arguments": { ... }
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|
}
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|
```
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|
**响应**:
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|
```json
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||||||
|
{
|
||||||
|
"content": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"text": "执行结果"
|
||||||
|
}
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|
]
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|
}
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```
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## 高级功能
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### 动态刷新工具列表
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工具列表默认缓存5分钟。如果MCP服务器更新了工具，Bot会自动在下次缓存过期后刷新。
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### 错误处理
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MCP工具调用失败时，会返回错误信息给AI，AI可以据此做出相应处理或提示用户。
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### 性能优化
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- 工具列表有缓存机制
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- 支持并发工具调用
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- 自动重试机制
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## 相关文档
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|
- [MCP SSE使用指南](./MCP_SSE_USAGE.md)
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|
- [MCP协议官方文档](https://github.com/anthropics/mcp)
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|
- [插件开发文档](../README.md)
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## 更新日志
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### v1.0.0 (2025-10-05)
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- ✅ 完整的MCP工具集成
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- ✅ 动态工具注册
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- ✅ 多服务器支持
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- ✅ 自动错误处理
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**集成状态**: ✅ 生产就绪
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**版本**: v1.0.0
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**更新时间**: 2025-10-05
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@@ -12,8 +12,8 @@ class APIProvider(ValidatedConfigBase):
|
|||||||
name: str = Field(..., min_length=1, description="API提供商名称")
|
name: str = Field(..., min_length=1, description="API提供商名称")
|
||||||
base_url: str = Field(..., description="API基础URL")
|
base_url: str = Field(..., description="API基础URL")
|
||||||
api_key: str | list[str] = Field(..., min_length=1, description="API密钥，支持单个密钥或密钥列表轮询")
|
api_key: str | list[str] = Field(..., min_length=1, description="API密钥，支持单个密钥或密钥列表轮询")
|
||||||
client_type: Literal["openai", "gemini", "aiohttp_gemini"] = Field(
|
client_type: Literal["openai", "gemini", "aiohttp_gemini", "mcp_sse"] = Field(
|
||||||
default="openai", description="客户端类型（如openai/google等，默认为openai）"
|
default="openai", description="客户端类型（如openai/google/mcp_sse等，默认为openai）"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
max_retry: int = Field(default=2, ge=0, description="最大重试次数（单个模型API调用失败，最多重试的次数）")
|
max_retry: int = Field(default=2, ge=0, description="最大重试次数（单个模型API调用失败，最多重试的次数）")
|
||||||
timeout: int = Field(
|
timeout: int = Field(
|
||||||
|
|||||||
10
src/main.py
10
src/main.py
@@ -339,6 +339,16 @@ MoFox_Bot(第三方修改版)
|
|||||||
|
|
||||||
# 处理所有缓存的事件订阅（插件加载完成后）
|
# 处理所有缓存的事件订阅（插件加载完成后）
|
||||||
event_manager.process_all_pending_subscriptions()
|
event_manager.process_all_pending_subscriptions()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 初始化MCP工具提供器
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||||||
|
try:
|
||||||
|
mcp_config = global_config.get("mcp_servers", [])
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||||||
|
if mcp_config:
|
||||||
|
from src.plugin_system.utils.mcp_tool_provider import mcp_tool_provider
|
||||||
|
await mcp_tool_provider.initialize(mcp_config)
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||||||
|
logger.info("MCP工具提供器初始化成功")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.info(f"MCP工具提供器未配置或初始化失败: {e}")
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||||||
|
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||||||
# 初始化表情管理器
|
# 初始化表情管理器
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||||||
get_emoji_manager().initialize()
|
get_emoji_manager().initialize()
|
||||||
|
|||||||
@@ -17,7 +17,12 @@ def get_tool_instance(tool_name: str) -> BaseTool | None:
|
|||||||
plugin_config = None
|
plugin_config = None
|
||||||
|
|
||||||
tool_class: type[BaseTool] = component_registry.get_component_class(tool_name, ComponentType.TOOL) # type: ignore
|
tool_class: type[BaseTool] = component_registry.get_component_class(tool_name, ComponentType.TOOL) # type: ignore
|
||||||
return tool_class(plugin_config) if tool_class else None
|
if tool_class:
|
||||||
|
return tool_class(plugin_config)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 如果不是常规工具，检查是否是MCP工具
|
||||||
|
# MCP工具不需要返回实例，会在execute_tool_call中特殊处理
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def get_llm_available_tool_definitions():
|
def get_llm_available_tool_definitions():
|
||||||
@@ -29,4 +34,16 @@ def get_llm_available_tool_definitions():
|
|||||||
from src.plugin_system.core import component_registry
|
from src.plugin_system.core import component_registry
|
||||||
|
|
||||||
llm_available_tools = component_registry.get_llm_available_tools()
|
llm_available_tools = component_registry.get_llm_available_tools()
|
||||||
return [(name, tool_class.get_tool_definition()) for name, tool_class in llm_available_tools.items()]
|
tool_definitions = [(name, tool_class.get_tool_definition()) for name, tool_class in llm_available_tools.items()]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 添加MCP工具
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||||||
|
try:
|
||||||
|
from src.plugin_system.utils.mcp_tool_provider import mcp_tool_provider
|
||||||
|
mcp_tools = mcp_tool_provider.get_mcp_tool_definitions()
|
||||||
|
tool_definitions.extend(mcp_tools)
|
||||||
|
if mcp_tools:
|
||||||
|
logger.debug(f"已添加 {len(mcp_tools)} 个MCP工具到可用工具列表")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.debug(f"获取MCP工具失败（可能未配置）: {e}")
|
||||||
|
|
||||||
|
return tool_definitions
|
||||||
|
|||||||
@@ -279,6 +279,23 @@ class ToolExecutor:
|
|||||||
logger.info(
|
logger.info(
|
||||||
f"{self.log_prefix} 正在执行工具: [bold green]{function_name}[/bold green] | 参数: {function_args}"
|
f"{self.log_prefix} 正在执行工具: [bold green]{function_name}[/bold green] | 参数: {function_args}"
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查是否是MCP工具
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
from src.plugin_system.utils.mcp_tool_provider import mcp_tool_provider
|
||||||
|
if function_name in mcp_tool_provider.mcp_tools:
|
||||||
|
logger.info(f"{self.log_prefix}执行MCP工具: {function_name}")
|
||||||
|
result = await mcp_tool_provider.call_mcp_tool(function_name, function_args)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"tool_call_id": tool_call.call_id,
|
||||||
|
"role": "tool",
|
||||||
|
"name": function_name,
|
||||||
|
"type": "function",
|
||||||
|
"content": result.get("content", ""),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.debug(f"检查MCP工具时出错: {e}")
|
||||||
|
|
||||||
function_args["llm_called"] = True # 标记为LLM调用
|
function_args["llm_called"] = True # 标记为LLM调用
|
||||||
|
|
||||||
# 检查是否是二步工具的第二步调用
|
# 检查是否是二步工具的第二步调用
|
||||||
|
|||||||
235
src/plugin_system/utils/mcp_connector.py
Normal file
235
src/plugin_system/utils/mcp_connector.py
Normal file
@@ -0,0 +1,235 @@
|
|||||||
|
"""
|
||||||
|
MCP (Model Context Protocol) 连接器
|
||||||
|
负责连接MCP服务器，获取和执行工具
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import asyncio
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||||||
|
from typing import Any
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||||||
|
|
||||||
|
import aiohttp
|
||||||
|
import orjson
|
||||||
|
|
||||||
|
from src.common.logger import get_logger
|
||||||
|
|
||||||
|
logger = get_logger("MCP连接器")
|
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|
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||||||
|
|
||||||
|
class MCPConnector:
|
||||||
|
"""MCP服务器连接器"""
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|
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||||||
|
def __init__(self, server_url: str, api_key: str | None = None, timeout: int = 30):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
初始化MCP连接器
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
server_url: MCP服务器URL
|
||||||
|
api_key: API密钥（可选）
|
||||||
|
timeout: 超时时间（秒）
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
self.server_url = server_url.rstrip("/")
|
||||||
|
self.api_key = api_key
|
||||||
|
self.timeout = timeout
|
||||||
|
self._session: aiohttp.ClientSession | None = None
|
||||||
|
self._tools_cache: dict[str, dict[str, Any]] = {}
|
||||||
|
self._cache_timestamp: float = 0
|
||||||
|
self._cache_ttl: int = 300 # 工具列表缓存5分钟
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _get_session(self) -> aiohttp.ClientSession:
|
||||||
|
"""获取或创建aiohttp会话"""
|
||||||
|
if self._session is None or self._session.closed:
|
||||||
|
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=self.timeout)
|
||||||
|
self._session = aiohttp.ClientSession(timeout=timeout)
|
||||||
|
return self._session
|
||||||
|
|
||||||
|
async def close(self):
|
||||||
|
"""关闭连接"""
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||||||
|
if self._session and not self._session.closed:
|
||||||
|
await self._session.close()
|
||||||
|
|
||||||
|
def _build_headers(self) -> dict[str, str]:
|
||||||
|
"""构建请求头"""
|
||||||
|
headers = {
|
||||||
|
"Content-Type": "application/json",
|
||||||
|
"Accept": "application/json",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if self.api_key:
|
||||||
|
headers["Authorization"] = f"Bearer {self.api_key}"
|
||||||
|
return headers
|
||||||
|
|
||||||
|
async def list_tools(self, force_refresh: bool = False) -> dict[str, dict[str, Any]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取MCP服务器提供的工具列表
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
force_refresh: 是否强制刷新缓存
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||||||
|
|
||||||
|
Returns:
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||||||
|
Dict[str, Dict]: 工具字典，key为工具名，value为工具定义
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
import time
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查缓存
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||||||
|
if not force_refresh and self._tools_cache and (time.time() - self._cache_timestamp) < self._cache_ttl:
|
||||||
|
logger.debug("使用缓存的MCP工具列表")
|
||||||
|
return self._tools_cache
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"正在从MCP服务器获取工具列表: {self.server_url}")
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
session = await self._get_session()
|
||||||
|
url = f"{self.server_url}/tools/list"
|
||||||
|
|
||||||
|
async with session.post(url, headers=self._build_headers(), json={}) as response:
|
||||||
|
if response.status != 200:
|
||||||
|
error_text = await response.text()
|
||||||
|
logger.error(f"获取MCP工具列表失败: HTTP {response.status} - {error_text}")
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
data = await response.json()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 解析工具列表
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|
tools = {}
|
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|
tool_list = data.get("tools", [])
|
||||||
|
|
||||||
|
for tool_def in tool_list:
|
||||||
|
tool_name = tool_def.get("name")
|
||||||
|
if not tool_name:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
tools[tool_name] = {
|
||||||
|
"name": tool_name,
|
||||||
|
"description": tool_def.get("description", ""),
|
||||||
|
"input_schema": tool_def.get("inputSchema", {}),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"成功获取 {len(tools)} 个MCP工具")
|
||||||
|
self._tools_cache = tools
|
||||||
|
self._cache_timestamp = time.time()
|
||||||
|
|
||||||
|
return tools
|
||||||
|
|
||||||
|
except aiohttp.ClientError as e:
|
||||||
|
logger.error(f"连接MCP服务器失败: {e}")
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"获取MCP工具列表时发生错误: {e}")
|
||||||
|
return {}
|
||||||
|
|
||||||
|
async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
调用MCP服务器上的工具
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
tool_name: 工具名称
|
||||||
|
arguments: 工具参数
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
Dict: 工具执行结果
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
logger.info(f"调用MCP工具: {tool_name}")
|
||||||
|
logger.debug(f"工具参数: {arguments}")
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
session = await self._get_session()
|
||||||
|
url = f"{self.server_url}/tools/call"
|
||||||
|
|
||||||
|
payload = {"name": tool_name, "arguments": arguments}
|
||||||
|
|
||||||
|
async with session.post(url, headers=self._build_headers(), json=payload) as response:
|
||||||
|
if response.status != 200:
|
||||||
|
error_text = await response.text()
|
||||||
|
logger.error(f"MCP工具调用失败: HTTP {response.status} - {error_text}")
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"success": False,
|
||||||
|
"error": f"HTTP {response.status}: {error_text}",
|
||||||
|
"content": f"调用MCP工具 {tool_name} 失败",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
result = await response.json()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 提取内容
|
||||||
|
content = result.get("content", [])
|
||||||
|
if isinstance(content, list) and len(content) > 0:
|
||||||
|
# MCP返回的是content数组
|
||||||
|
text_content = []
|
||||||
|
for item in content:
|
||||||
|
if isinstance(item, dict):
|
||||||
|
if item.get("type") == "text":
|
||||||
|
text_content.append(item.get("text", ""))
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
text_content.append(str(item))
|
||||||
|
|
||||||
|
result_text = "\n".join(text_content) if text_content else str(content)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
result_text = str(content)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"MCP工具 {tool_name} 执行成功")
|
||||||
|
return {"success": True, "content": result_text, "raw_result": result}
|
||||||
|
|
||||||
|
except aiohttp.ClientError as e:
|
||||||
|
logger.error(f"调用MCP工具失败（网络错误）: {e}")
|
||||||
|
return {"success": False, "error": str(e), "content": f"网络错误：无法调用工具 {tool_name}"}
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"调用MCP工具时发生错误: {e}")
|
||||||
|
return {"success": False, "error": str(e), "content": f"调用工具 {tool_name} 时发生错误"}
|
||||||
|
|
||||||
|
async def list_resources(self) -> list[dict[str, Any]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
获取MCP服务器提供的资源列表
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
List[Dict]: 资源列表
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
logger.info(f"正在从MCP服务器获取资源列表: {self.server_url}")
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
session = await self._get_session()
|
||||||
|
url = f"{self.server_url}/resources/list"
|
||||||
|
|
||||||
|
async with session.post(url, headers=self._build_headers(), json={}) as response:
|
||||||
|
if response.status != 200:
|
||||||
|
error_text = await response.text()
|
||||||
|
logger.error(f"获取MCP资源列表失败: HTTP {response.status} - {error_text}")
|
||||||
|
return []
|
||||||
|
|
||||||
|
data = await response.json()
|
||||||
|
resources = data.get("resources", [])
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"成功获取 {len(resources)} 个MCP资源")
|
||||||
|
return resources
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"获取MCP资源列表时发生错误: {e}")
|
||||||
|
return []
|
||||||
|
|
||||||
|
async def read_resource(self, resource_uri: str) -> dict[str, Any]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
读取MCP资源
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
resource_uri: 资源URI
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
Dict: 资源内容
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
logger.info(f"读取MCP资源: {resource_uri}")
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
session = await self._get_session()
|
||||||
|
url = f"{self.server_url}/resources/read"
|
||||||
|
|
||||||
|
payload = {"uri": resource_uri}
|
||||||
|
|
||||||
|
async with session.post(url, headers=self._build_headers(), json=payload) as response:
|
||||||
|
if response.status != 200:
|
||||||
|
error_text = await response.text()
|
||||||
|
logger.error(f"读取MCP资源失败: HTTP {response.status} - {error_text}")
|
||||||
|
return {"success": False, "error": error_text}
|
||||||
|
|
||||||
|
result = await response.json()
|
||||||
|
logger.info(f"成功读取MCP资源: {resource_uri}")
|
||||||
|
return {"success": True, "content": result.get("contents", [])}
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.error(f"读取MCP资源时发生错误: {e}")
|
||||||
|
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||||
174
src/plugin_system/utils/mcp_tool_provider.py
Normal file
174
src/plugin_system/utils/mcp_tool_provider.py
Normal file
@@ -0,0 +1,174 @@
|
|||||||
|
"""
|
||||||
|
MCP工具提供器 - 简化版
|
||||||
|
直接集成到工具系统，无需复杂的插件架构
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import asyncio
|
||||||
|
from typing import Any
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from src.common.logger import get_logger
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from src.plugin_system.utils.mcp_connector import MCPConnector
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logger = get_logger("MCP工具提供器")
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class MCPToolProvider:
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"""MCP工具提供器单例"""
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_instance = None
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_initialized = False
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def __new__(cls):
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if cls._instance is None:
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cls._instance = super().__new__(cls)
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return cls._instance
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def __init__(self):
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if not MCPToolProvider._initialized:
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self.connectors: dict[str, MCPConnector] = {}
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self.mcp_tools: dict[str, dict[str, Any]] = {}
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"""格式: {tool_full_name: {"connector": connector, "original_name": name, "definition": def}}"""
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MCPToolProvider._initialized = True
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async def initialize(self, mcp_servers: list[dict]):
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"""
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初始化MCP服务器连接
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Args:
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mcp_servers: MCP服务器配置列表
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"""
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logger.info(f"初始化MCP工具提供器，共{len(mcp_servers)}个服务器")
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for server_config in mcp_servers:
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await self._connect_server(server_config)
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logger.info(f"MCP工具提供器初始化完成，共注册{len(self.mcp_tools)}个工具")
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async def _connect_server(self, config: dict):
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"""连接单个MCP服务器"""
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name = config.get("name", "unnamed")
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url = config.get("url")
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api_key = config.get("api_key")
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enabled = config.get("enabled", True)
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if not enabled or not url:
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return
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logger.info(f"连接MCP服务器: {name} ({url})")
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connector = MCPConnector(url, api_key, config.get("timeout", 30))
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self.connectors[name] = connector
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try:
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tools = await connector.list_tools()
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for tool_name, tool_def in tools.items():
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# 使用服务器名作前缀
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full_name = f"{name}_{tool_name}"
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self.mcp_tools[full_name] = {
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"connector": connector,
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"original_name": tool_name,
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"definition": tool_def,
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"server_name": name,
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}
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logger.info(f"从{name}获取{len(tools)}个工具")
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except Exception as e:
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logger.error(f"连接MCP服务器{name}失败: {e}")
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def get_mcp_tool_definitions(self) -> list[tuple[str, dict[str, Any]]]:
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"""
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获取所有MCP工具定义（适配Bot的工具格式）
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Returns:
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List[Tuple[str, dict]]: [(tool_name, tool_definition), ...]
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"""
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definitions = []
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for full_name, tool_info in self.mcp_tools.items():
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mcp_def = tool_info["definition"]
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input_schema = mcp_def.get("input_schema", {})
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# 转换为Bot的工具格式
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bot_tool_def = {
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"name": full_name,
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"description": mcp_def.get("description", f"MCP工具: {full_name}"),
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"parameters": self._convert_schema_to_parameters(input_schema),
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}
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definitions.append((full_name, bot_tool_def))
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return definitions
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def _convert_schema_to_parameters(self, schema: dict) -> list[tuple]:
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"""
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将MCP的JSON Schema转换为Bot的参数格式
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Args:
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schema: MCP的inputSchema
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Returns:
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Bot的parameters格式
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"""
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from src.plugin_system.base.component_types import ToolParamType
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parameters = []
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properties = schema.get("properties", {})
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required = schema.get("required", [])
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type_mapping = {
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"string": ToolParamType.STRING,
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"integer": ToolParamType.INTEGER,
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"number": ToolParamType.FLOAT,
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"boolean": ToolParamType.BOOLEAN,
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}
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for param_name, param_def in properties.items():
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param_type = type_mapping.get(param_def.get("type", "string"), ToolParamType.STRING)
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description = param_def.get("description", "")
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is_required = param_name in required
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enum_values = param_def.get("enum", None)
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parameters.append((param_name, param_type, description, is_required, enum_values))
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return parameters
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async def call_mcp_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
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"""
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调用MCP工具
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Args:
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tool_name: 工具全名（包含前缀）
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arguments: 参数
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Returns:
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工具执行结果
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"""
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if tool_name not in self.mcp_tools:
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return {"content": f"MCP工具{tool_name}不存在"}
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tool_info = self.mcp_tools[tool_name]
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connector = tool_info["connector"]
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original_name = tool_info["original_name"]
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logger.info(f"调用MCP工具: {tool_name}")
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result = await connector.call_tool(original_name, arguments)
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if result.get("success"):
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return {"content": result.get("content", "")}
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else:
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return {"content": f"工具执行失败: {result.get('error', '未知错误')}"}
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async def close(self):
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"""关闭所有连接"""
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for name, connector in self.connectors.items():
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try:
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await connector.close()
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except Exception as e:
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logger.error(f"关闭MCP连接{name}失败: {e}")
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# 全局单例
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mcp_tool_provider = MCPToolProvider()
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@@ -603,4 +603,28 @@ enabled_group_chats = []
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# 对于白名单中不活跃的私聊，是否允许进行一次“冷启动”问候
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# 对于白名单中不活跃的私聊，是否允许进行一次“冷启动”问候
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enable_cold_start = true
|
enable_cold_start = true
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||||||
# 冷启动后，该私聊的下一次主动思考需要等待的最小时间（秒）
|
# 冷启动后，该私聊的下一次主动思考需要等待的最小时间（秒）
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cold_start_cooldown = 86400 # 默认24小时
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cold_start_cooldown = 86400 # 默认24小时
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# ===== MCP (Model Context Protocol) 工具服务器配置 =====
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# MCP允许连接外部工具服务器，AI可以调用这些工具来执行各种任务
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# 例如：文件操作、Git操作、数据库查询等
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# 示例MCP服务器配置（需要取消注释才能启用）
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#[[mcp_servers]]
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#name = "filesystem" # 服务器名称，工具将以此为前缀（如 filesystem_read_file）
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#url = "http://localhost:3000" # MCP服务器地址
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#api_key = "" # API密钥（如果服务器需要认证）
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#timeout = 30 # 超时时间（秒）
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#enabled = true # 是否启用此服务器
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# 可以配置多个MCP服务器
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#[[mcp_servers]]
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#name = "git_tools"
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#url = "http://localhost:3001"
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#enabled = true
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# 详细说明:
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# 1. MCP服务器需要单独启动，Bot启动后会自动连接
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# 2. 每个服务器提供的工具会自动注册到Bot的工具系统
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# 3. AI会自动发现并在需要时调用这些工具
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# 4. 详细文档请参考: docs/MCP_TOOLS_INTEGRATION.md
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@@ -30,6 +30,15 @@ max_retry = 2
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timeout = 30
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timeout = 30
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retry_interval = 10
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retry_interval = 10
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[[api_providers]] # MCP SSE协议支持（Model Context Protocol via Server-Sent Events）
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name = "MCPProvider"
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base_url = "https://your-mcp-server.com" # MCP服务器地址
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api_key = "your-mcp-api-key-here"
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client_type = "mcp_sse" # 使用MCP SSE客户端
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max_retry = 2
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timeout = 60 # MCP流式请求可能需要更长超时时间
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retry_interval = 10
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# 内容混淆功能示例配置（可选）
|
# 内容混淆功能示例配置（可选）
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[[api_providers]]
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[[api_providers]]
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name = "ExampleProviderWithObfuscation" # 启用混淆功能的API提供商示例
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name = "ExampleProviderWithObfuscation" # 启用混淆功能的API提供商示例
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@@ -121,6 +130,15 @@ api_provider = "SiliconFlow"
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price_in = 4.0
|
price_in = 4.0
|
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price_out = 16.0
|
price_out = 16.0
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||||||
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# MCP SSE模型示例配置
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#[[models]]
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#model_identifier = "claude-3-5-sonnet-20241022" # 或其他支持MCP的模型
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#name = "mcp-claude-sonnet"
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#api_provider = "MCPProvider" # 对应上面配置的MCP provider
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#price_in = 3.0
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#price_out = 15.0
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#force_stream_mode = true # MCP SSE默认使用流式模式
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[model_task_config.utils] # 在麦麦的一些组件中使用的模型，例如表情包模块，取名模块，关系模块，是麦麦必须的模型
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[model_task_config.utils] # 在麦麦的一些组件中使用的模型，例如表情包模块，取名模块，关系模块，是麦麦必须的模型
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||||||
model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"] # 使用的模型列表，每个子项对应上面的模型名称(name)
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model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"] # 使用的模型列表，每个子项对应上面的模型名称(name)
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||||||
temperature = 0.2 # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
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temperature = 0.2 # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
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