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# v1.0.2+ 更新总结
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## 🎉 Cherry Studio 架构实现完成！
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本次更新完整实现了 Cherry Studio 风格的 MCP 工具调用架构，提供智能化、自动化的工具参数生成和执行体验。
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## 📦 更新内容
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### 1. 工具名称前缀机制 ✅
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**功能**: 避免多个 MCP 服务器的工具名称冲突
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**实现**:
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```typescript
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// chatService.ts - Line 845-857
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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}`, // xiaohongshu__public_content
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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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- 执行时自动解析为: `public_content`
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### 2. System Prompt 自动生成 ✅
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**功能**: 指导 AI 如何正确使用工具和生成参数
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**实现**:
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```typescript
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// chatService.ts - 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（5条）
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// 4. 添加注意事项（4条）
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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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- ✅ 5条使用指南
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- ✅ 4条注意事项
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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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**功能**: 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**:
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```typescript
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// chatService.ts - Line 907-920
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private async executeToolCalls(...) {
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const fullFunctionName = toolCall.function.name // xiaohongshu__public_content
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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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return
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}
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const toolName = parts[1] // public_content
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// 使用原始名称调用 MCP
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await this.mcpClient.callTool(mcpServerId, toolName, args)
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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
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→ [{name: "public_content", description: "...", ...}]
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↓
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[chatService] 添加服务器前缀
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→ [{function: {name: "xiaohongshu__public_content", ...}}]
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↓
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[chatService] 生成 System Prompt
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→ "你是一个智能助手，可以使用以下工具完成任务：
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• xiaohongshu__public_content
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描述: 发布内容到小红书平台
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参数:
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- title [必填]: 文章标题..."
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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: {
|
||
title: "🐟 超详细！家常酸菜鱼做法，10分钟学会！",
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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", "家常菜"],
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||
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("xiaohongshu", "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',
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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！
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📝 标题：🐟 超详细！家常酸菜鱼做法...
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🔗 链接：https://..."
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```
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## 🔧 技术改进
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### chatService.ts
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| 行号 | 方法/功能 | 改进内容 |
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| 16 | 单例导入 | 使用 `mcpClientService` 而非 `new MCPClientService()` |
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| 591-603 | MCP 工具获取 | 提取服务器名称，用于工具前缀 |
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| 610-620 | 消息准备 | 自动注入 System Prompt 到消息列表首位 |
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| 801-843 | **新增** `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()` | 解析前缀，提取真实工具名 |
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### modelServiceManager.ts
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| 行号 | 方法/功能 | 改进内容 |
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| 408-446 | `sendChatRequestStream()` | 支持 tools 参数和 toolCalls 返回 |
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| 615-633 | 模型验证日志 | 详细追踪模型选择过程 |
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| 736-765 | SSE 解析 | 检测和累积 tool_calls 数据 |
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### MCPClientService.ts
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| 行号 | 方法/功能 | 改进内容 |
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|-----|---------|---------|
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| 305-325 | `getTools()` | 增强日志输出 |
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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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## 📚 文档
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### 新增文档
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1. **`docs/mcp-tool-calling-example.md`** (6.4KB)
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- 完整的 9 步流程详解
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- "发布小红书文章"实际例子
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- 关键代码实现
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- 测试场景
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- 优势总结
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2. **`docs/CHERRY_STUDIO_IMPLEMENTATION.md`** (4.8KB)
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- 架构实现总结
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- 核心特性说明
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- 代码修改记录
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- 与 Cherry Studio 对比
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- 下一步优化方向
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3. **`docs/QUICK_TEST_GUIDE.md`** (5.2KB)
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- 快速测试指南
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- 5个测试用例
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- 高级验证方法
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- 性能测试
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- 常见问题解决
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### 更新文档
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4. **`CHANGELOG.md`**
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- 添加 v1.0.2+ 版本说明
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- 详细的特性列表
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- 代码改进记录
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- 对比表格
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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 处理:
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1. ✅ 识别需要使用 xiaohongshu__public_content 工具
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2. ✅ 自动创作完整文章（标题、正文、标签、分类）
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3. ✅ 调用工具发布
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4. ✅ 返回: "✅ 文章已成功发布！\n\n📝 标题：...\n🔗 链接：..."
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```
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### 多工具场景
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假设有多个 MCP 服务器:
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- `xiaohongshu__public_content` (发布小红书)
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- `weibo__post_status` (发布微博)
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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 处理:
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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的内容
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3. ✅ 为微博创作合适格式的内容（字数限制）
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4. ✅ 依次调用两个工具
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5. ✅ 返回两个平台的发布结果
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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 处理:
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1. ✅ 识别内容不完整
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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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## 🏆 与 Cherry Studio 对比
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| 特性 | mcp-client-vue | Cherry Studio | 状态 |
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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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**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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## 🚀 下一步
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### 性能优化
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- [ ] 工具调用批处理（同时调用多个工具）
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- [ ] 结果缓存（避免重复调用）
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- [ ] 超时控制（防止长时间阻塞）
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### 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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- [ ] 工具结果预览
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### 安全性
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- [ ] 敏感操作确认（删除、支付等）
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- [ ] 工具权限控制
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- [ ] 参数验证增强
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### 监控
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- [ ] 工具调用成功率统计
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- [ ] 响应时间监控
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- [ ] 错误日志收集
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## 🧪 测试
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详细测试指南请参阅: [快速测试指南](./docs/QUICK_TEST_GUIDE.md)
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### 快速测试
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1. 启动服务
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```bash
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# 后端
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npm run dev:server
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# 前端
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cd web && npm run dev
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```
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2. 配置
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- 添加支持 Function Calling 的 AI 服务（GPT-4、qwen-plus等）
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- 添加 MCP 服务器并连接
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3. 测试
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```
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用户: 帮我发布小红书文章，内容是：如何制作一道酸菜鱼
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```
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4. 验证
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- ✅ AI 自动创作完整文章
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- ✅ 工具被成功调用
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- ✅ 返回友好的结果展示
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## 📞 问题反馈
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如有问题，请：
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1. 查看 [快速测试指南](./docs/QUICK_TEST_GUIDE.md) 中的"常见问题"
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2. 检查浏览器控制台日志
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3. 查看完整示例文档: [MCP 工具调用完整示例](./docs/mcp-tool-calling-example.md)
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**版本**: v1.0.2+
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**发布日期**: 2024-01-15
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**架构**: Cherry Studio 风格
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**状态**: 生产可用 ✅
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