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✨ 定时任务触发时，有必要支持调用mcp
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commit
bd16c6de8c
1 changed files with 93 additions and 15 deletions
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@ -67,7 +67,12 @@ class SchedulerTools:
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- daily: 每天指定时间提醒，需提供 hour (0-23) 和 minute (0-59)
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- weekly: 每周指定天提醒，需提供 hour, minute, day_of_week (0=周一, 1=周二...6=周日)
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- yearly: 每年指定日期提醒，需提供 month (1-12), day (1-31), hour, minute
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- once: 一次性提醒，需提供 minutes_later 表示几分钟后触发 (1-525600)""",
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- once: 一次性提醒，需提供 minutes_later 表示几分钟后触发 (1-525600)
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重要提示：
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- description 字段非常重要，它将在任务触发时用于生成提醒信息
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- 如果任务需要获取实时信息（如天气、新闻等），请在描述中明确说明，触发时AI会调用相应工具获取最新数据
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- 如果用户没有提供完整信息（如查天气但没说城市），可以先创建任务，然后询问用户，得到答案后用 scheduler__update_task 更新描述""",
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"parameters": {
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"type": "object",
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"properties": {
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@ -160,7 +165,11 @@ class SchedulerTools:
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"type": "function",
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"function": {
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"name": "scheduler__update_task",
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"description": "更新定时任务的描述",
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"description": """更新定时任务的描述。重要提示：
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- 当用户在后续对话中补充了与已创建定时任务相关的信息时（如地点、具体要求、人名等），你应该主动调用此工具更新任务描述
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- 例如：用户创建了"提醒我明天天气"的任务，后来告诉你他在"北京"，你应该更新描述为"提醒我北京明天的天气"
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- 任务描述应包含执行任务所需的所有关键信息，因为触发时AI会根据描述来生成提醒或执行操作
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- 如果不确定最近创建的任务ID，可以先调用 scheduler__list_tasks 查看""",
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"parameters": {
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"type": "object",
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"properties": {
|
||||
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@ -170,7 +179,7 @@ class SchedulerTools:
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},
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"description": {
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"type": "string",
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"description": "新的任务描述"
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"description": "新的任务描述，应包含执行任务所需的所有关键信息"
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}
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||||
},
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"required": ["task_id", "description"]
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@ -568,7 +577,7 @@ class SchedulerManager:
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await self.save_tasks()
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||||
async def _generate_ai_reminder(self, task: ScheduledTask, plugin_config) -> str:
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"""调用AI生成提醒信息"""
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"""调用AI生成提醒信息，支持调用MCP工具获取实时信息"""
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max_retry = plugin_config.scheduler_max_retry
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default_reminder = plugin_config.scheduler_default_reminder.format(description=task.description)
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@ -600,10 +609,12 @@ class SchedulerManager:
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system_prompt = f"""你是一个友好的提醒助手。用户设置了一个定时提醒任务，现在任务触发了。
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请根据任务描述生成一条简短、友好的提醒消息。
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要求：
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- 如果任务描述中涉及需要获取实时信息的内容（如天气、新闻、股票等），你应该先使用相应的工具获取最新信息，然后基于获取到的信息生成提醒
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- 消息要简洁，不要太长
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- 语气要友好、亲切
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- 可以适当使用语气词或颜文字
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- 不要有多余的解释，直接发送提醒内容"""
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- 不要有多余的解释，直接发送提醒内容
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||||
- 如果使用了工具获取信息，请将关键信息整合到提醒消息中"""
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user_prompt = f"任务描述：{task.description}"
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@ -622,19 +633,86 @@ class SchedulerManager:
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timeout=plugin_config.request_timeout,
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)
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# 获取可用工具（如果预设支持MCP）
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available_tools = None
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mcp_client = None
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||||
if preset.support_mcp:
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||||
try:
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||||
from .mcpclient import MCPClient
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||||
mcp_client = MCPClient.get_instance(plugin_config.mcp_servers)
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||||
# 获取MCP工具，但不包含OneBot工具和定时任务工具（避免在提醒时创建新任务）
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||||
await mcp_client.init_tools_cache()
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||||
available_tools = mcp_client._tools_cache.copy() if mcp_client._tools_cache else []
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||||
logger.debug(f"定时任务触发时可用工具数: {len(available_tools)}")
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.warning(f"获取MCP工具列表失败: {e}")
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||||
available_tools = None
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||||
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||||
messages = [
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||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": user_prompt}
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||||
]
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||||
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||||
for attempt in range(max_retry):
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||||
try:
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||||
response = await client.chat.completions.create(
|
||||
model=preset.model_name,
|
||||
max_tokens=256,
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": user_prompt}
|
||||
]
|
||||
)
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||||
# 构建请求参数
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||||
request_params = {
|
||||
"model": preset.model_name,
|
||||
"max_tokens": 512, # 增加token限制以支持工具调用
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||||
"temperature": 0.7,
|
||||
"messages": messages
|
||||
}
|
||||
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||||
content = response.choices[0].message.content
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||||
# 如果有可用工具，添加到请求中
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||||
if available_tools:
|
||||
request_params["tools"] = available_tools
|
||||
|
||||
response = await client.chat.completions.create(**request_params)
|
||||
message = response.choices[0].message
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||||
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||||
# 处理工具调用
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||||
while available_tools and mcp_client and message and message.tool_calls:
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||||
logger.info(f"定时任务触发时AI调用工具: {[tc.function.name for tc in message.tool_calls]}")
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||||
# 添加assistant消息
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||||
messages.append({
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||||
"role": "assistant",
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||||
"tool_calls": [tool_call.model_dump() for tool_call in message.tool_calls]
|
||||
})
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||||
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||||
# 处理每个工具调用
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||||
for tool_call in message.tool_calls:
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||||
tool_name = tool_call.function.name
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||||
tool_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
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||||
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||||
logger.debug(f"调用工具: {tool_name}, 参数: {tool_args}")
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||||
# 调用MCP工具（使用简化的参数，因为这里不需要群操作）
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||||
try:
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||||
result = await mcp_client.call_tool(
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||||
tool_name,
|
||||
tool_args,
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||||
group_id=task.context_id if task.is_group else None,
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||||
bot_id=None,
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||||
user_id=task.creator_id,
|
||||
is_group=task.is_group
|
||||
)
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||||
result_str = str(result) if result else "工具调用成功但无返回结果"
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"工具调用失败: {e}")
|
||||
result_str = f"工具调用失败: {e}"
|
||||
|
||||
messages.append({
|
||||
"role": "tool",
|
||||
"tool_call_id": tool_call.id,
|
||||
"content": result_str
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 再次调用AI处理工具结果
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||||
response = await client.chat.completions.create(**request_params)
|
||||
message = response.choices[0].message
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||||
|
||||
content = message.content
|
||||
if content:
|
||||
logger.debug(f"AI生成提醒成功: {content[:50]}...")
|
||||
return content.strip()
|
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