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update:1.更新mcp插件功能，目前只支持remote调用

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xiamuceer
2025-11-07 22:14:20 +08:00
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commit 88115a45c5
26 changed files with 4088 additions and 138 deletions
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backend/app/api/wizard_stream.py
+234 -17
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@@ -1,5 +1,5 @@
"""项目创建向导流式API - 使用SSE避免超时"""
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Request
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from sqlalchemy import select
from typing import Dict, Any, AsyncGenerator
@@ -15,6 +15,7 @@ from app.models.relationship import CharacterRelationship, Organization, Organiz
from app.models.writing_style import WritingStyle
from app.models.project_default_style import ProjectDefaultStyle
from app.services.ai_service import AIService
from app.services.mcp_tool_service import MCPToolService
from app.services.prompt_service import prompt_service
from app.logger import get_logger
from app.utils.sse_response import SSEResponse, create_sse_response
@@ -29,7 +30,7 @@ async def world_building_generator(
db: AsyncSession,
user_ai_service: AIService
) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""世界构建流式生成器"""
"""世界构建流式生成器 - 支持MCP工具增强"""
# 标记数据库会话是否已提交
db_committed = False
try:
@@ -47,27 +48,94 @@ async def world_building_generator(
character_count = data.get("character_count")
provider = data.get("provider")
model = data.get("model")
enable_mcp = data.get("enable_mcp", True) # 默认启用MCP
user_id = data.get("user_id") # 从中间件注入
if not title or not description or not theme or not genre:
yield await SSEResponse.send_error("title、description、theme 和 genre 是必需的参数", 400)
return
# 获取提示词
yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 20)
prompt = prompt_service.get_world_building_prompt(
# 获取基础提示词
yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 15)
base_prompt = prompt_service.get_world_building_prompt(
title=title,
theme=theme,
genre=genre
)
# 流式调用AI
yield await SSEResponse.send_progress("正在调用AI生成...", 30)
# MCP工具增强：收集参考资料
reference_materials = ""
if enable_mcp and user_id:
try:
yield await SSEResponse.send_progress("🔍 尝试使用MCP工具收集参考资料...", 18)
# 直接调用MCP增强的AI，内部会自动检查和加载工具
# 构建资料收集提示词
planning_prompt = f"""你正在为小说《{title}》设计世界观。
【小说信息】
- 题材：{genre}
- 主题：{theme}
- 简介：{description}
【任务】
请使用可用工具搜索相关背景资料，帮助构建更真实、更有深度的世界观设定。
你可以查询：
1. 历史背景（如果是历史题材）
2. 地理环境和文化特征
3. 相关领域的专业知识
4. 类似作品的设定参考
请根据题材特点，有针对性地查询2-3个关键问题。"""
# 调用MCP增强的AI（非流式，最多2轮工具调用）
planning_result = await user_ai_service.generate_text_with_mcp(
prompt=planning_prompt,
user_id=user_id,
db_session=db,
enable_mcp=True,
max_tool_rounds=2,
tool_choice="auto",
provider=None,
model=None
)
# 提取参考资料
if planning_result.get("tool_calls_made", 0) > 0:
yield await SSEResponse.send_progress(
f"✅ MCP工具调用成功（{planning_result['tool_calls_made']}次）",
25
)
reference_materials = planning_result.get("content", "")
else:
yield await SSEResponse.send_progress("ℹ️ 未使用MCP工具（无可用工具或不需要）", 25)
except Exception as e:
logger.warning(f"MCP工具调用失败（降级处理）: {e}")
yield await SSEResponse.send_progress("⚠️ MCP工具暂时不可用，使用基础模式", 25)
# 构建增强提示词
if reference_materials:
enhanced_prompt = f"""{base_prompt}
【参考资料】
以下是通过MCP工具收集的真实背景资料，请参考这些信息构建更真实的世界观：
{reference_materials}
请结合上述资料，生成符合历史/现实的世界观设定。"""
final_prompt = enhanced_prompt
yield await SSEResponse.send_progress("💡 已整合参考资料，开始生成世界观...", 30)
else:
final_prompt = base_prompt
yield await SSEResponse.send_progress("正在调用AI生成...", 30)
# 流式生成世界观
accumulated_text = ""
chunk_count = 0
async for chunk in user_ai_service.generate_text_stream(
prompt=prompt,
prompt=final_prompt,
provider=provider,
model=model
):
@@ -190,6 +258,7 @@ async def world_building_generator(
@router.post("/world-building", summary="流式生成世界构建")
async def generate_world_building_stream(
request: Request,
data: Dict[str, Any],
db: AsyncSession = Depends(get_db),
user_ai_service: AIService = Depends(get_user_ai_service)
@@ -198,6 +267,10 @@ async def generate_world_building_stream(
使用SSE流式生成世界构建，避免超时
前端使用EventSource接收实时进度和结果
"""
# 从中间件注入user_id到data中
if hasattr(request.state, 'user_id'):
data['user_id'] = request.state.user_id
return create_sse_response(world_building_generator(data, db, user_ai_service))
@@ -206,7 +279,7 @@ async def characters_generator(
db: AsyncSession,
user_ai_service: AIService
) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""角色批量生成流式生成器 - 优化版:分批+重试"""
"""角色批量生成流式生成器 - 优化版:分批+重试+MCP工具增强"""
db_committed = False
try:
yield await SSEResponse.send_progress("开始生成角色...", 5)
@@ -219,6 +292,8 @@ async def characters_generator(
requirements = data.get("requirements", "")
provider = data.get("provider")
model = data.get("model")
enable_mcp = data.get("enable_mcp", True) # 默认启用MCP
user_id = data.get("user_id") # 从中间件注入
# 验证项目
yield await SSEResponse.send_progress("验证项目...", 10)
@@ -239,6 +314,57 @@ async def characters_generator(
"rules": project.world_rules or "未设定"
}
# MCP工具增强：收集角色参考资料
character_reference_materials = ""
if enable_mcp and user_id:
try:
yield await SSEResponse.send_progress("🔍 尝试使用MCP工具收集角色参考资料...", 8)
# 构建角色资料收集提示词
planning_prompt = f"""你正在为小说《{project.title}》设计角色。
【小说信息】
- 题材：{genre or project.genre}
- 主题：{theme or project.theme}
- 时代背景：{world_context.get('time_period', '未设定')}
- 地理位置：{world_context.get('location', '未设定')}
【任务】
请使用可用工具搜索相关参考资料，帮助设计更真实、更有深度的角色。
你可以查询：
1. 该时代/地域的真实历史人物特征
2. 文化背景和社会习俗
3. 职业特点和生活方式
4. 相关领域的人物原型
请根据题材特点，有针对性地查询1-2个关键问题。"""
# 调用MCP增强的AI（非流式，最多2轮工具调用）
planning_result = await user_ai_service.generate_text_with_mcp(
prompt=planning_prompt,
user_id=user_id,
db_session=db,
enable_mcp=True,
max_tool_rounds=2,
tool_choice="auto",
provider=None,
model=None
)
# 提取参考资料
if planning_result.get("tool_calls_made", 0) > 0:
yield await SSEResponse.send_progress(
f"✅ MCP工具调用成功（{planning_result['tool_calls_made']}次）",
12
)
character_reference_materials = planning_result.get("content", "")
else:
yield await SSEResponse.send_progress("ℹ️ 未使用MCP工具（无可用工具或不需要）", 12)
except Exception as e:
logger.warning(f"MCP工具调用失败（降级处理）: {e}")
yield await SSEResponse.send_progress("⚠️ MCP工具暂时不可用，使用基础模式", 12)
# 优化的分批策略:每批生成3个,平衡效率和成功率
BATCH_SIZE = 3 # 每批生成3个角色
MAX_RETRIES = 3 # 每批最多重试3次
@@ -291,7 +417,8 @@ async def characters_generator(
else:
batch_requirements += "\n主要是配角(supporting)和反派(antagonist)"
prompt = prompt_service.get_characters_batch_prompt(
# 构建基础提示词
base_prompt = prompt_service.get_characters_batch_prompt(
count=current_batch_size, # 传递精确数量
time_period=world_context.get("time_period", ""),
location=world_context.get("location", ""),
@@ -302,6 +429,19 @@ async def characters_generator(
requirements=batch_requirements
)
# 如果有MCP参考资料，增强提示词
if character_reference_materials:
prompt = f"""{base_prompt}
【参考资料】
以下是通过MCP工具收集的真实背景资料，请参考这些信息设计更真实的角色：
{character_reference_materials}
请结合上述资料，设计符合历史/文化背景的角色。"""
else:
prompt = base_prompt
# 流式生成
accumulated_text = ""
async for chunk in user_ai_service.generate_text_stream(
@@ -708,13 +848,19 @@ async def characters_generator(
@router.post("/characters", summary="流式批量生成角色")
async def generate_characters_stream(
request: Request,
data: Dict[str, Any],
db: AsyncSession = Depends(get_db),
user_ai_service: AIService = Depends(get_user_ai_service)
):
"""
使用SSE流式批量生成角色，避免超时
支持MCP工具增强
"""
# 从中间件注入user_id到data中
if hasattr(request.state, 'user_id'):
data['user_id'] = request.state.user_id
return create_sse_response(characters_generator(data, db, user_ai_service))
@@ -1071,7 +1217,7 @@ async def regenerate_world_building_generator(
db: AsyncSession,
user_ai_service: AIService
) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""重新生成世界观流式生成器"""
"""重新生成世界观流式生成器 - 支持MCP工具增强"""
db_committed = False
try:
yield await SSEResponse.send_progress("开始重新生成世界观...", 10)
@@ -1087,23 +1233,89 @@ async def regenerate_world_building_generator(
provider = data.get("provider")
model = data.get("model")
enable_mcp = data.get("enable_mcp", True) # 默认启用MCP
user_id = data.get("user_id") # 从中间件注入
# 获取世界构建提示词
yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 20)
prompt = prompt_service.get_world_building_prompt(
# 获取基础提示词
yield await SSEResponse.send_progress("准备AI提示词...", 15)
base_prompt = prompt_service.get_world_building_prompt(
title=project.title,
theme=project.theme or "",
genre=project.genre or ""
)
# 流式调用AI
yield await SSEResponse.send_progress("正在调用AI生成...", 30)
# MCP工具增强：收集参考资料
reference_materials = ""
if enable_mcp and user_id:
try:
yield await SSEResponse.send_progress("🔍 尝试使用MCP工具收集参考资料...", 18)
# 直接调用MCP增强的AI，内部会自动检查和加载工具
# 构建资料收集提示词
planning_prompt = f"""你正在为小说《{project.title}》重新设计世界观。
【小说信息】
- 题材：{project.genre or '未设定'}
- 主题：{project.theme or '未设定'}
【任务】
请使用可用工具搜索相关背景资料，帮助构建更真实、更有深度的世界观设定。
你可以查询：
1. 历史背景（如果是历史题材）
2. 地理环境和文化特征
3. 相关领域的专业知识
4. 类似作品的设定参考
请根据题材特点，有针对性地查询2-3个关键问题。"""
# 调用MCP增强的AI（非流式，最多2轮工具调用）
planning_result = await user_ai_service.generate_text_with_mcp(
prompt=planning_prompt,
user_id=user_id,
db_session=db,
enable_mcp=True,
max_tool_rounds=2,
tool_choice="auto",
provider=None,
model=None
)
# 提取参考资料
if planning_result.get("tool_calls_made", 0) > 0:
yield await SSEResponse.send_progress(
f"✅ MCP工具调用成功（{planning_result['tool_calls_made']}次）",
25
)
reference_materials = planning_result.get("content", "")
else:
yield await SSEResponse.send_progress("ℹ️ 未使用MCP工具（无可用工具或不需要）", 25)
except Exception as e:
logger.warning(f"MCP工具调用失败（降级处理）: {e}")
yield await SSEResponse.send_progress("⚠️ MCP工具暂时不可用，使用基础模式", 25)
# 构建增强提示词
if reference_materials:
enhanced_prompt = f"""{base_prompt}
【参考资料】
以下是通过MCP工具收集的真实背景资料，请参考这些信息构建更真实的世界观：
{reference_materials}
请结合上述资料，生成符合历史/现实的世界观设定。"""
final_prompt = enhanced_prompt
yield await SSEResponse.send_progress("💡 已整合参考资料，开始重新生成世界观...", 30)
else:
final_prompt = base_prompt
yield await SSEResponse.send_progress("正在调用AI生成...", 30)
# 流式生成世界观
accumulated_text = ""
chunk_count = 0
async for chunk in user_ai_service.generate_text_stream(
prompt=prompt,
prompt=final_prompt,
provider=provider,
model=model
):
@@ -1187,6 +1399,7 @@ async def regenerate_world_building_generator(
@router.post("/world-building/{project_id}/regenerate", summary="流式重新生成世界观")
async def regenerate_world_building_stream(
request: Request,
project_id: str,
data: Dict[str, Any],
db: AsyncSession = Depends(get_db),
@@ -1200,6 +1413,10 @@ async def regenerate_world_building_stream(
"model": "模型名称（可选）"
}
"""
# 从中间件注入user_id到data中
if hasattr(request.state, 'user_id'):
data['user_id'] = request.state.user_id
return create_sse_response(regenerate_world_building_generator(project_id, data, db, user_ai_service))