docs: 添加 v1.0.2 详细发布总结
- 核心功能实现说明 - 技术实现细节 - 代码变更统计 - 测试清单 - 部署状态 - 使用说明和示例
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@@ -0,0 +1,243 @@
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# v1.0.2 发布总结
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## 📦 版本信息
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- **版本号**: v1.0.2
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- **发布日期**: 2025-10-14
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- **Git Tag**: ✅ 已创建并推送
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- **提交哈希**: 50e3bb1
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## 🎯 核心功能：MCP 工具调用集成
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### 实现概述
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本版本实现了完整的 AI + MCP 工具调用集成，当用户在对话中选择 MCP 服务器后，AI 可以：
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1. 自动识别何时需要调用工具
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2. 调用 MCP 服务器提供的工具
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3. 将工具执行结果整合到回复中
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4. 支持多轮对话（AI → Tool → AI）
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### 技术实现
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#### 1. 工具列表获取
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- **文件**: `/web/src/services/MCPClientService.ts`
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- **方法**: `getTools(serverId: string): Tool[]`
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- **功能**: 从已连接的 MCP 服务器获取可用工具列表
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#### 2. 工具格式转换
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- **文件**: `/web/src/services/chatService.ts`
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- **方法**: `convertToolsToOpenAIFormat(mcpTools: any[]): any[]`
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- **功能**: 将 MCP 工具格式转换为 OpenAI Function Calling 格式
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- **转换规则**:
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```typescript
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MCP Tool {
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name: string
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description: string
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inputSchema: JSONSchema
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}
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↓ 转换为 ↓
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OpenAI Function {
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type: 'function'
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function: {
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name: string
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description: string
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parameters: JSONSchema
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||||
}
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}
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```
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#### 3. 工具调用执行
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- **文件**: `/web/src/services/chatService.ts`
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- **方法**: `executeToolCalls()`
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- **流程**:
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1. 遍历 AI 返回的 tool_calls
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2. 解析工具名称和参数
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3. 调用 `MCPClientService.callTool()`
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4. 收集工具执行结果
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5. 构建包含工具调用和结果的消息历史
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6. 再次调用 AI 获取最终回复
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#### 4. 流式解析增强
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- **文件**: `/web/src/services/modelServiceManager.ts`
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- **方法**: `makeChatRequestStream()`
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- **改进**:
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- 检测 SSE 流中的 `tool_calls`
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- 使用 Map 累积多个流片段的工具调用数据
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- 正确拼接 `function.arguments` JSON 字符串
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- 返回完整的工具调用数组
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### 用户体验
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#### 实时状态提示
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```
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🔧 正在调用工具: get_weather...
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✅ 工具执行完成
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🤖 正在生成回复...
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```
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#### 错误处理
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```
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❌ 工具执行失败: 连接超时
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```
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## 📝 文档更新
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### 已更新文件
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1. **release.md** ✅
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- 添加完整的 v1.0.2 发布说明
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- 详细的功能介绍
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- 使用示例和配置要求
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2. **CHANGELOG.md** ✅
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- 记录 v1.0.2 的所有变更
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- 新增功能列表
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- Bug 修复说明
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3. **VERSION.md** ✅ (新建)
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- 版本信息汇总
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- 技术栈说明
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- 快速开始指南
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||||
- 升级指南
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4. **package.json** ✅
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||||
- 版本号: 1.0.0 → 1.0.2
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||||
- 描述更新: 添加"AI 工具调用"
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5. **web/package.json** ✅
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||||
- 版本号: 1.0.0 → 1.0.2
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## 🔧 代码变更统计
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### 修改的文件
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- `/web/src/services/MCPClientService.ts`
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- 新增 `getTools()` 方法
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- 修复类型导入问题
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- `/web/src/services/chatService.ts`
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- 新增 `mcpClient` 实例
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- 新增 `convertToolsToOpenAIFormat()` 方法
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||||
- 新增 `executeToolCalls()` 方法
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- 修改 `callModelStream()` 支持工具调用
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- `/web/src/services/modelServiceManager.ts`
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||||
- `sendChatRequestStream()` 新增 `tools` 参数
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- `makeChatRequestStream()` 增强流式解析
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- 返回类型修改为包含 `toolCalls`
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### 新增代码行数
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- 约 150+ 行核心逻辑
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- 约 200+ 行文档注释
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## ✅ 测试清单
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### 功能测试
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- [x] 工具列表获取正常
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- [x] 工具格式转换正确
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- [x] AI 识别工具调用
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- [x] 工具执行成功
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- [x] 工具结果整合到回复
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- [x] 多轮对话正常
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- [x] 错误处理完善
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- [x] 状态提示友好
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### 编译检查
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- [x] TypeScript 编译通过
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- [x] 无运行时错误
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- [x] 类型定义完整
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### Git 操作
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- [x] 代码提交成功
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- [x] 标签创建成功
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- [x] 推送到远程成功
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## 🚀 部署状态
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### Git 仓库
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- **分支**: main
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- **最新提交**: 50e3bb1 - "docs: 更新 v1.0.2 版本文档"
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- **标签**: v1.0.2 ✅
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- **远程同步**: ✅
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### Gitea Release
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- **状态**: ⚠️ 创建失败 (HTTP 403)
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- **原因**: 权限问题
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- **影响**: 不影响代码使用，仅影响 Release 页面展示
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## 📋 使用说明
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### 前提条件
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1. AI 服务需支持 OpenAI Function Calling 格式
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- 推荐：OpenAI GPT-3.5+, GPT-4+
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- 兼容：火山引擎、阿里云等
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2. MCP 服务器需实现以下接口：
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- `tools/list` - 返回工具列表
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- `tools/call` - 执行工具调用
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- 工具定义需包含 `inputSchema` (JSON Schema)
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### 使用步骤
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1. 在"模型服务"中添加 AI 服务
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2. 在"MCP 设置"中添加工具服务器
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3. 在对话界面选择模型和 MCP 服务器
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4. 发送需要工具辅助的消息
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5. AI 自动调用工具并整合结果
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### 示例对话
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```
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用户: "查询今天北京的天气"
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系统: 🔧 正在调用工具: get_weather...
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参数: {"city": "北京", "date": "今天"}
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✅ 工具执行完成
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🤖 正在生成回复...
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AI: "根据最新的天气数据，今天北京晴天，气温 15-25°C，
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空气质量良好，非常适合户外活动。建议您可以去
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公园散步或进行其他户外运动。"
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```
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## 🔜 后续计划
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### v1.0.3 规划
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- 工具调用历史记录
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- 工具执行超时控制
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- 工具调用权限管理
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- 性能监控面板
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### 长期规划
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- 工具调用可视化
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- 批量工具调用优化
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- 工具链编排
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- 自定义工具开发
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## 📞 联系方式
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- **Git 仓库**: ssh://biboer.cn:21174/gavin/map-client-vue.git
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- **文档**: 项目根目录的 README.md
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- **问题反馈**: CURRENT_STATUS.md
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**v1.0.2 - AI + MCP 工具调用，让对话更智能！** 🚀🔧
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发布时间: 2025-10-14
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发布人: Gavin
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