Initial commit: chat-v3 with 1 tools - src/server/mcp_server.py

src/server/mcp_server.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+"""
+MCP 服务器 - chat-v3-c4b7df
+
+Agent with 1 external tools
+使用 Pydantic AI 和 FastMCP 框架。
+自动生成时间: 2026-01-30T13:59:46.787948
+"""
+import json
+import os
+from typing import Optional
+
+from mcp.server.fastmcp import FastMCP
+from pydantic_ai import Agent
+
+# ==================== 配置 ====================
+
+# LiteLLM Gateway 配置
+_BASE_URL = os.getenv('OPENAI_BASE_URL', 
+    os.getenv('LLM_BASE_URL', 'https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io/v1'))
+_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY', 'sk')
+
+os.environ.setdefault('OPENAI_API_KEY', _API_KEY)
+os.environ.setdefault('OPENAI_BASE_URL', _BASE_URL)
+
+# 模型名称（pydantic_ai 需要 openai: 前缀）
+def _get_model_name() -> str:
+    model = os.getenv('MODEL_NAME', os.getenv('LITELLM_MODEL', 'taiji/gpt-4o-mini'))
+    return model if ':' in model else f'openai:{model}'
+
+MODEL_NAME = _get_model_name()
+
+# ==================== MCP 服务器 ====================
+
+server = FastMCP('chat-v3-c4b7df')
+
+# 系统提示词
+SYSTEM_PROMPT = """你是 chat-v3-c4b7df，一个专业的 AI 智能助手。
+
+## 角色定位
+Agent with 1 external tools
+
+## 可用工具
+- info-tool: 获取信息
+
+## 工作原则
+1. 理解用户意图：仔细分析用户的请求，确保准确理解需求
+2. 选择合适工具：根据需求选择最合适的工具来完成任务
+3. 清晰反馈：以用户友好的方式呈现结果
+4. 错误处理：遇到问题时提供有用的错误信息和建议
+
+## 响应格式
+- 对于数据查询：返回结构化的 JSON 数据
+- 对于操作请求：返回操作状态和结果
+- 始终使用中文与用户交流（除非用户使用其他语言）"""
+
+
+def get_agent() -> Agent:
+    """创建 Agent 实例（每次调用使用最新的 API Key）"""
+    return Agent(MODEL_NAME, system_prompt=SYSTEM_PROMPT)
+
+
+# ==================== MCP 工具定义 ====================
+
+@server.tool()
+async def info_tool(query: Optional[str] = None) -> str:
+    """
+    获取信息
+    
+    Args:
+        query: 
+    
+    Returns:
+        API 响应结果 (JSON 格式)
+    """
+    import httpx
+    
+    url = "https://httpbin.org/get"
+    headers = {}
+    params = {"query": query}
+    
+    try:
+        async with httpx.AsyncClient(timeout=30) as client:
+            response = await client.request(
+                method="GET",
+                url=url,
+                headers=headers,
+                params={k: v for k, v in params.items() if v is not None}
+            )
+            
+            if response.status_code == 200:
+                return json.dumps({
+                    "success": True,
+                    "data": response.json() if response.headers.get("content-type", "").startswith("application/json") else response.text
+                }, ensure_ascii=False, indent=2)
+            else:
+                return json.dumps({
+                    "success": False,
+                    "status_code": response.status_code,
+                    "error": response.text[:500]
+                }, ensure_ascii=False)
+                
+    except Exception as e:
+        # 使用 AI Agent 作为后备
+        result = await get_agent().run(f"请帮我处理这个请求: ['query: Optional[str] = None']")
+        return json.dumps({
+            "success": True,
+            "source": "ai_agent",
+            "result": result.output
+        }, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+
+# ==================== 工具映射（供 API 使用）====================
+
+TOOL_MAP = {
+    'info_tool': info_tool,
+}
+
+TOOL_LIST = [
+    {
+        "name": "info_tool",
+        "description": "获取信息",
+        "inputSchema": {
+            "type": "object",
+            "properties": {"query": {"type": "string", "description": ""}},
+            "required": []
+        }
+    },
+]
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    server.run()