# v1.0.2 发布总结

## 📦 版本信息

- **版本号**: v1.0.2
- **发布日期**: 2025-10-14
- **Git Tag**: ✅ 已创建并推送
- **提交哈希**: 50e3bb1

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## 🎯 核心功能：MCP 工具调用集成

### 实现概述

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：
1. 自动识别何时需要调用工具
2. 调用 MCP 服务器提供的工具
3. 将工具执行结果整合到回复中
4. 支持多轮对话（AI → Tool → AI）

### 技术实现

#### 1. 工具列表获取
- **文件**: `/web/src/services/MCPClientService.ts`
- **方法**: `getTools(serverId: string): Tool[]`
- **功能**: 从已连接的 MCP 服务器获取可用工具列表

#### 2. 工具格式转换
- **文件**: `/web/src/services/chatService.ts`
- **方法**: `convertToolsToOpenAIFormat(mcpTools: any[]): any[]`
- **功能**: 将 MCP 工具格式转换为 OpenAI Function Calling 格式
- **转换规则**:
  ```typescript
  MCP Tool {
    name: string
    description: string
    inputSchema: JSONSchema
  }
  
  ↓ 转换为 ↓
  
  OpenAI Function {
    type: 'function'
    function: {
      name: string
      description: string
      parameters: JSONSchema
    }
  }
  ```

#### 3. 工具调用执行
- **文件**: `/web/src/services/chatService.ts`
- **方法**: `executeToolCalls()`
- **流程**:
  1. 遍历 AI 返回的 tool_calls
  2. 解析工具名称和参数
  3. 调用 `MCPClientService.callTool()`
  4. 收集工具执行结果
  5. 构建包含工具调用和结果的消息历史
  6. 再次调用 AI 获取最终回复

#### 4. 流式解析增强
- **文件**: `/web/src/services/modelServiceManager.ts`
- **方法**: `makeChatRequestStream()`
- **改进**:
  - 检测 SSE 流中的 `tool_calls`
  - 使用 Map 累积多个流片段的工具调用数据
  - 正确拼接 `function.arguments` JSON 字符串
  - 返回完整的工具调用数组

### 用户体验

#### 实时状态提示
```
🔧 正在调用工具: get_weather...
✅ 工具执行完成
🤖 正在生成回复...
```

#### 错误处理
```
❌ 工具执行失败: 连接超时
```

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## 📝 文档更新

### 已更新文件

1. **release.md** ✅
   - 添加完整的 v1.0.2 发布说明
   - 详细的功能介绍
   - 使用示例和配置要求

2. **CHANGELOG.md** ✅
   - 记录 v1.0.2 的所有变更
   - 新增功能列表
   - Bug 修复说明

3. **VERSION.md** ✅ (新建)
   - 版本信息汇总
   - 技术栈说明
   - 快速开始指南
   - 升级指南

4. **package.json** ✅
   - 版本号: 1.0.0 → 1.0.2
   - 描述更新: 添加"AI 工具调用"

5. **web/package.json** ✅
   - 版本号: 1.0.0 → 1.0.2

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## 🔧 代码变更统计

### 修改的文件
- `/web/src/services/MCPClientService.ts`
  - 新增 `getTools()` 方法
  - 修复类型导入问题

- `/web/src/services/chatService.ts`
  - 新增 `mcpClient` 实例
  - 新增 `convertToolsToOpenAIFormat()` 方法
  - 新增 `executeToolCalls()` 方法
  - 修改 `callModelStream()` 支持工具调用

- `/web/src/services/modelServiceManager.ts`
  - `sendChatRequestStream()` 新增 `tools` 参数
  - `makeChatRequestStream()` 增强流式解析
  - 返回类型修改为包含 `toolCalls`

### 新增代码行数
- 约 150+ 行核心逻辑
- 约 200+ 行文档注释

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## ✅ 测试清单

### 功能测试
- [x] 工具列表获取正常
- [x] 工具格式转换正确
- [x] AI 识别工具调用
- [x] 工具执行成功
- [x] 工具结果整合到回复
- [x] 多轮对话正常
- [x] 错误处理完善
- [x] 状态提示友好

### 编译检查
- [x] TypeScript 编译通过
- [x] 无运行时错误
- [x] 类型定义完整

### Git 操作
- [x] 代码提交成功
- [x] 标签创建成功
- [x] 推送到远程成功

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## 🚀 部署状态

### Git 仓库
- **分支**: main
- **最新提交**: 50e3bb1 - "docs: 更新 v1.0.2 版本文档"
- **标签**: v1.0.2 ✅
- **远程同步**: ✅

### Gitea Release
- **状态**: ⚠️ 创建失败 (HTTP 403)
- **原因**: 权限问题
- **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

### 前提条件
1. AI 服务需支持 OpenAI Function Calling 格式
   - 推荐：OpenAI GPT-3.5+, GPT-4+
   - 兼容：火山引擎、阿里云等

2. MCP 服务器需实现以下接口：
   - `tools/list` - 返回工具列表
   - `tools/call` - 执行工具调用
   - 工具定义需包含 `inputSchema` (JSON Schema)

### 使用步骤
1. 在"模型服务"中添加 AI 服务
2. 在"MCP 设置"中添加工具服务器
3. 在对话界面选择模型和 MCP 服务器
4. 发送需要工具辅助的消息
5. AI 自动调用工具并整合结果

### 示例对话
```
用户: "查询今天北京的天气"

系统: 🔧 正在调用工具: get_weather...
      参数: {"city": "北京", "date": "今天"}
      ✅ 工具执行完成
      🤖 正在生成回复...

AI: "根据最新的天气数据，今天北京晴天，气温 15-25°C，
     空气质量良好，非常适合户外活动。建议您可以去
     公园散步或进行其他户外运动。"
```

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## 🔜 后续计划

### v1.0.3 规划
- 工具调用历史记录
- 工具执行超时控制
- 工具调用权限管理
- 性能监控面板

### 长期规划
- 工具调用可视化
- 批量工具调用优化
- 工具链编排
- 自定义工具开发

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## 📞 联系方式

- **Git 仓库**: ssh://biboer.cn:21174/gavin/map-client-vue.git
- **文档**: 项目根目录的 README.md
- **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！** 🚀🔧

发布时间: 2025-10-14
发布人: Gavin