chore: 批量新增各类工具脚本与配置文件

1. 新增音频录制、下载、上传相关脚本 2. 新增数据库操作、API调用工具 3. 新增Excel数据处理脚本 4. 新增弱密码检测脚本
2026-06-14 17:47:15 +08:00
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+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
+from langchain_core.tools import StructuredTool, Tool
+from langchain.agents import create_agent
+import asyncio
+
+def normalize_base_url(url):
+    """标准化base_url，移除反引号和首尾空格，去除末尾斜杠"""
+    if url:
+        url = url.strip().strip('`').rstrip('/')
+    return url
+
+# OpenAI配置
+api_key = "sk-8d657b8b7efe0cb6c141a30d9cee97f726efb9b18ea72bb1e8cfb080b42c140d"
+base_url = normalize_base_url("https://console.pivotbak.cfd/v1")
+model_name = "MiniMax-M2.7-highspeed"
+
+# MCP配置
+mcp_server_url = normalize_base_url("http://192.168.0.10:9999/admin/mcp/sse")
+
+# 全局参数 - 每次对话都要传递
+team_id = 19
+token = "f1d23a59-479c-44a8-94b5-2344e4672ffd"
+
+# 初始化LLM，每次请求都会携带teamId和token
+llm = ChatOpenAI(
+    model=model_name,
+    openai_api_key=api_key,
+    openai_api_base=base_url,
+    temperature=0.7,
+    max_tokens=4096,
+    extra_body={
+        "teamId": team_id,
+        "token": token
+    }
+)
+
+# 示例工具函数
+def get_current_time():
+    """获取当前时间"""
+    from datetime import datetime
+    return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+
+def calculate(a: float, b: float, operation: str = "add") -> float:
+    """
+    简单计算器
+    :param a: 第一个数
+    :param b: 第二个数
+    :param operation: 操作类型，可选 add, sub, mul, div
+    """
+    if operation == "add":
+        return a + b
+    elif operation == "sub":
+        return a - b
+    elif operation == "mul":
+        return a * b
+    elif operation == "div":
+        if b == 0:
+            return "错误：除数不能为零"
+        return a / b
+    else:
+        return f"未知操作: {operation}"
+
+# 定义工具
+tools = [
+    Tool(
+        name="get_current_time",
+        func=get_current_time,
+        description="获取当前时间"
+    ),
+    StructuredTool.from_function(calculate)
+]
+
+# 从MCP加载工具
+async def load_mcp_tools():
+    mcp_client = MultiServerMCPClient(
+        {"server": {"url": mcp_server_url, "transport": "sse"}}
+    )
+    try:
+        mcp_tools = await mcp_client.get_tools()
+        print(f"从MCP服务器加载到 {len(mcp_tools)} 个工具:")
+        for tool in mcp_tools:
+            print(f"  - {tool.name}: {tool.description}")
+        return mcp_tools
+    except Exception as e:
+        print(f"连接MCP服务器失败: {e}")
+        print("将继续使用本地工具")
+        return []
+
+# 创建Agent
+def create_my_agent(all_tools):
+    agent = create_agent(
+        model=llm,
+        tools=all_tools,
+        system_prompt="你是一个有用的助手，使用提供的工具来回答问题。"
+    )
+    return agent
+
+# 测试示例
+async def main():
+    print("=" * 60)
+    print("LangChain + MCP 测试")
+    print(f"模型: {model_name}")
+    print(f"API地址: {base_url}")
+    print(f"MCP地址: {mcp_server_url}")
+    print(f"Team ID: {team_id}")
+    print(f"Token: {token[:10]}..." if len(token) > 10 else token)
+    print("=" * 60)
+
+    # 加载MCP工具
+    mcp_tools = await load_mcp_tools()
+    all_tools = tools + mcp_tools
+
+    # 创建Agent
+    agent = create_my_agent(all_tools)
+
+    # 测试1: 直接对话
+    print("\n--- 测试1: 直接对话 ---")
+    response = llm.invoke("你好，介绍一下自己")
+    print(response.content)
+
+    # 测试2: 使用工具
+    print("\n--- 测试2: 使用工具 - 获取当前时间 ---")
+    result = await agent.ainvoke({
+        "messages": [("user", "现在几点了？")]
+    })
+    print(result["messages"][-1].content)
+
+    # 测试3: 使用计算器
+    print("\n--- 测试3: 使用工具 - 计算 ---")
+    result = await agent.ainvoke({
+        "messages": [("user", "计算 100 乘以 50 等于多少？")]
+    })
+    print(result["messages"][-1].content)
+
+if __name__ == "__main__":
+    asyncio.run(main())