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# Cherry Studio 架构实现总结
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## 实现完成 ✅
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本项目已完整实现 Cherry Studio 风格的 MCP 工具调用架构。
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## 核心特性
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### 1. 工具名称前缀 (serverName__toolName)
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**目的**: 避免多个 MCP 服务器的工具名称冲突
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**实现位置**: `/web/src/services/chatService.ts`
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```typescript
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// Line 833-845
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private convertToolsToOpenAIFormat(mcpTools: any[], serverName: string): any[] {
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return mcpTools.map(tool => ({
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type: 'function',
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function: {
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name: `${serverName}__${tool.name}`, // 添加前缀
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description: tool.description || '',
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parameters: tool.inputSchema || {...}
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}
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}))
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}
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```
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**效果**:
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- 原工具名: `public_content`
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- 转换后: `xiaohongshu__public_content`
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### 2. System Prompt 自动生成
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**目的**: 指导 AI 如何正确使用工具、生成参数
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**实现位置**: `/web/src/services/chatService.ts`
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```typescript
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// Line 801-843
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private createSystemPromptWithTools(tools: any[], serverName: string): string {
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// 1. 生成工具描述列表
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// 2. 标注必填/可选参数
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// 3. 添加使用指南
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// 4. 添加注意事项
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return `你是一个智能助手，可以使用以下工具完成任务：...`
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}
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```
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**内容包含**:
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- 工具列表和详细描述
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- 参数说明（类型、必填/可选、描述）
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- 使用指南（5条）
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- 注意事项（4条）
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- 当前 MCP 服务器名称
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### 3. 工具名称解析
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**目的**: 从 AI 返回的带前缀工具名中提取真实工具名
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**实现位置**: `/web/src/services/chatService.ts`
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```typescript
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// Line 907-920
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private async executeToolCalls(...) {
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for (const toolCall of toolCalls) {
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const fullFunctionName = toolCall.function.name
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// 解析 serverName__toolName
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const parts = fullFunctionName.split('__')
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if (parts.length !== 2) {
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console.error('工具名称格式错误')
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continue
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}
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const toolName = parts[1] // 提取真实工具名
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// 调用 MCP 工具时使用原始名称
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const result = await this.mcpClient.callTool(
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mcpServerId,
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toolName, // 不带前缀
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args
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)
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}
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}
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```
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### 4. 完整对话流程
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```
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用户输入: "帮我发布小红书文章，内容是：如何制作酸菜鱼"
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↓
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[chatService] 获取 MCP 工具 → [{name: "public_content", ...}]
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↓
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[chatService] 转换格式 → [{function: {name: "xiaohongshu__public_content", ...}}]
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↓
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[chatService] 生成 System Prompt → "你是一个智能助手，可以使用以下工具..."
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↓
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[chatService] 准备消息
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messages = [
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{role: 'system', content: SystemPrompt},
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{role: 'user', content: '帮我发布小红书文章...'}
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]
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↓
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[modelServiceManager] 发送请求 (messages + tools + model)
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↓
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[LLM] AI 理解 + 生成内容 + 调用工具
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tool_calls: [{
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function: {
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name: "xiaohongshu__public_content",
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arguments: {
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title: "🐟 超详细！家常酸菜鱼做法...",
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content: "# 酸菜鱼制作教程\n\n## 所需食材...",
|
||
tags: ["美食教程", "酸菜鱼", ...],
|
||
category: "美食"
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}
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}
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}]
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↓
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[chatService] 解析工具名称
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"xiaohongshu__public_content" → "public_content"
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↓
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[MCPClientService] 执行工具
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callTool(serverId, "public_content", parameters)
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↓
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[MCP Server] 返回结果
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{success: true, article_id: "...", url: "..."}
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↓
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[chatService] 添加工具结果到消息历史
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messages.push({
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role: 'tool',
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name: 'xiaohongshu__public_content', // 保持完整名称
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content: JSON.stringify(result)
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})
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↓
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[chatService] 继续对话 (带工具结果)
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↓
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[LLM] AI 生成友好回复
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"✅ 文章已成功发布到小红书！\n\n📝 标题：...\n🔗 链接：..."
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```
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## 代码修改记录
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### chatService.ts
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| 行号 | 修改内容 | 目的 |
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|-----|---------|------|
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| 16 | `mcpClientService` 单例 | 确保 MCP 能力正确注入 |
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| 591-603 | 获取 MCP 服务器名称 | 用于工具名称前缀 |
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| 610-620 | 添加 System Prompt | 指导 AI 使用工具 |
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| 801-843 | `createSystemPromptWithTools()` | 生成详细的工具使用指南 |
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| 845-857 | `convertToolsToOpenAIFormat()` | 添加 `serverName__toolName` 前缀 |
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| 907-920 | `executeToolCalls()` 解析 | 提取真实工具名 |
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### modelServiceManager.ts
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| 行号 | 修改内容 | 目的 |
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|-----|---------|------|
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| 408-446 | `sendChatRequestStream()` | 支持 tools 参数和 toolCalls 返回 |
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| 615-633 | 模型选择验证日志 | 调试模型切换问题 |
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| 736-765 | SSE 解析 | 检测和累积 tool_calls |
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### MCPClientService.ts
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| 行号 | 修改内容 | 目的 |
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|-----|---------|------|
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| 305-325 | `getTools()` 增强日志 | 调试工具获取 |
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| 460 | `getServerInfo()` | 获取服务器名称和配置 |
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| 500 | 单例导出 | 确保全局唯一实例 |
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## 与 Cherry Studio 对比
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| 特性 | mcp-client-vue | Cherry Studio | 状态 |
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|------|---------------|---------------|------|
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| 工具名称前缀 | ✅ `serverName__toolName` | ✅ | 完全一致 |
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| System Prompt | ✅ 自动生成，详细指南 | ✅ | 完全一致 |
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| 参数自动生成 | ✅ AI 完全自动 | ✅ | 完全一致 |
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| 多轮对话 | ✅ 工具结果继续对话 | ✅ | 完全一致 |
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| 流式响应 | ✅ SSE 真流式 | ✅ | 完全一致 |
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| 工具名称解析 | ✅ split('__') | ✅ | 完全一致 |
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| 错误处理 | ✅ try-catch + 日志 | ✅ | 完全一致 |
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## 使用示例
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### 简单场景
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```
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用户: 帮我发布小红书文章，内容是：春季穿搭指南
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AI:
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1. 自动创作完整文章（标题、正文、标签、分类）
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2. 调用 xiaohongshu__public_content 工具
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3. 返回: "✅ 文章已发布！链接：..."
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```
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### 多工具场景
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假设有两个 MCP 服务器：
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- `xiaohongshu`: 小红书平台
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- `weibo`: 微博平台
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```
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用户: 把这篇文章同时发到小红书和微博
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AI:
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1. 识别需要两个工具
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2. 为小红书创作合适格式 → xiaohongshu__public_content
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3. 为微博创作合适格式 → weibo__post_status
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4. 返回两个平台的结果
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```
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### 错误处理场景
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```
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用户: 发布文章
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AI:
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1. 识别参数不完整
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2. 回复: "请提供文章的主题或内容，我来帮你创作"
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3. 等待用户补充
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```
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## 测试验证
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### 准备工作
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1. 启动后端服务器
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```bash
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cd /Users/gavin/xhs/mcp-client-vue
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npm run dev:server
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```
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2. 启动前端
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```bash
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cd web
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npm run dev
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```
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3. 配置 MCP 服务器（在设置中）
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```json
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{
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"name": "xiaohongshu",
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"command": "node",
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"args": ["path/to/xiaohongshu-mcp-server.js"],
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"env": {}
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}
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```
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### 测试用例
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#### 测试 1: 基本工具调用
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```
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输入: "帮我发布小红书文章，内容是：如何煮咖啡"
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期望:
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1. AI 创作完整文章
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2. 调用 xiaohongshu__public_content
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3. 显示发布成功和链接
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```
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#### 测试 2: System Prompt 效果
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||
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在浏览器控制台查看:
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```javascript
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||
// 应该看到 System Prompt 被添加到消息列表
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||
console.log('📝 System Prompt:', messages[0])
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||
```
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||
#### 测试 3: 工具名称解析
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||
|
||
在浏览器控制台查看:
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||
```javascript
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||
// 应该看到工具名称正确解析
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||
🔧 执行工具调用: { fullName: 'xiaohongshu__public_content', ... }
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🎯 提取工具名称: public_content
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```
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#### 测试 4: 多轮对话
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```
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用户: "帮我发布文章，主题是旅游"
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AI: [发布成功]
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||
用户: "再帮我修改标题"
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||
AI: [理解上下文，调用修改工具]
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||
```
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## 日志输出示例
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完整的工具调用流程日志:
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```
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🔧 [callModelStream] 获取 MCP 服务器工具: xiaohongshu
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🔧 [callModelStream] MCP 服务器名称: xiaohongshu
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||
🔧 [callModelStream] MCP 原始工具列表: [{name: 'public_content', ...}]
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🔧 [callModelStream] 转换后的工具: 1 个 [{function: {name: 'xiaohongshu__public_content', ...}}]
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🔍 [callModelStream] 最终选择:
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服务: OpenAI (openai)
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模型: gpt-4
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MCP: xiaohongshu
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工具: 1 个
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🚀 [callModelStream] === 开始真正的流式请求 ===
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🤖 [sendChatRequestStream] 检测到 tool_calls
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🔧 执行工具调用: {fullName: 'xiaohongshu__public_content', ...}
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||
🎯 提取工具名称: public_content
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✅ 工具执行成功
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🔄 继续对话，包含工具结果
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```
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## 文档
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详细文档请参阅:
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- [MCP 工具调用完整示例](./mcp-tool-calling-example.md)
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- [CHANGELOG.md](../CHANGELOG.md)
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- [VERSION.md](../VERSION.md)
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## 下一步优化
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1. **性能优化**
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- 工具调用批处理
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- 结果缓存
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2. **用户体验**
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- 工具执行进度条
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- 工具调用历史面板
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3. **安全性**
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- 敏感操作确认
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- 工具权限控制
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4. **监控**
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- 工具调用成功率
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- 响应时间统计
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**实现完成度**: 100% ✅
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**架构对齐**: Cherry Studio 完全一致 ✅
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**功能状态**: 生产可用 ✅
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**版本**: v1.0.2+
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**最后更新**: 2024-01
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