From bd16c6de8c600233bfc51eb779f7237ccb687ebd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: slexce <2767145231@qq.com> Date: Tue, 10 Mar 2026 22:19:30 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?:sparkles:=20=E5=AE=9A=E6=97=B6=E4=BB=BB?= =?UTF-8?q?=E5=8A=A1=E8=A7=A6=E5=8F=91=E6=97=B6=EF=BC=8C=E6=9C=89=E5=BF=85?= =?UTF-8?q?=E8=A6=81=E6=94=AF=E6=8C=81=E8=B0=83=E7=94=A8mcp?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- nonebot_plugin_llmchat/scheduler.py | 108 ++++++++++++++++++++++++---- 1 file changed, 93 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/nonebot_plugin_llmchat/scheduler.py b/nonebot_plugin_llmchat/scheduler.py index dfd79de..c01cfc0 100644 --- a/nonebot_plugin_llmchat/scheduler.py +++ b/nonebot_plugin_llmchat/scheduler.py @@ -67,7 +67,12 @@ class SchedulerTools: - daily: 每天指定时间提醒，需提供 hour (0-23) 和 minute (0-59) - 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) - yearly: 每年指定日期提醒，需提供 month (1-12), day (1-31), hour, minute -- once: 一次性提醒，需提供 minutes_later 表示几分钟后触发 (1-525600)""", +- once: 一次性提醒，需提供 minutes_later 表示几分钟后触发 (1-525600) + +重要提示： +- description 字段非常重要，它将在任务触发时用于生成提醒信息 +- 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 +- 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""", "parameters": { "type": "object", "properties": { @@ -160,7 +165,11 @@ class SchedulerTools: "type": "function", "function": { "name": "scheduler__update_task", - "description": "更新定时任务的描述", + "description": """更新定时任务的描述。重要提示： +- 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 +- 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" +- 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 +- 如果不确定最近创建的任务ID，可以先调用 scheduler__list_tasks 查看""", "parameters": { "type": "object", "properties": { @@ -170,7 +179,7 @@ class SchedulerTools: }, "description": { "type": "string", - "description": "新的任务描述" + "description": "新的任务描述，应包含执行任务所需的所有关键信息" } }, "required": ["task_id", "description"] @@ -568,7 +577,7 @@ class SchedulerManager: await self.save_tasks() async def _generate_ai_reminder(self, task: ScheduledTask, plugin_config) -> str: - """调用AI生成提醒信息""" + """调用AI生成提醒信息，支持调用MCP工具获取实时信息""" max_retry = plugin_config.scheduler_max_retry default_reminder = plugin_config.scheduler_default_reminder.format(description=task.description) @@ -600,10 +609,12 @@ class SchedulerManager: 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。 请根据任务描述生成一条简短、友好的提醒消息。 要求： +- 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 - 消息要简洁，不要太长 - 语气要友好、亲切 - 可以适当使用语气词或颜文字 -- 不要有多余的解释，直接发送提醒内容""" +- 不要有多余的解释，直接发送提醒内容 +- 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""" user_prompt = f"任务描述：{task.description}" @@ -622,19 +633,86 @@ class SchedulerManager: timeout=plugin_config.request_timeout, ) + # 获取可用工具（如果预设支持MCP） + available_tools = None + mcp_client = None + if preset.support_mcp: + try: + from .mcpclient import MCPClient + mcp_client = MCPClient.get_instance(plugin_config.mcp_servers) + # 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） + await mcp_client.init_tools_cache() + available_tools = mcp_client._tools_cache.copy() if mcp_client._tools_cache else [] + logger.debug(f"定时任务触发时可用工具数: {len(available_tools)}") + except Exception as e: + logger.warning(f"获取MCP工具列表失败: {e}") + available_tools = None + + messages = [ + {"role": "system", "content": system_prompt}, + {"role": "user", "content": user_prompt} + ] + for attempt in range(max_retry): try: - 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} - ] - ) + # 构建请求参数 + request_params = { + "model": preset.model_name, + "max_tokens": 512, # 增加token限制以支持工具调用 + "temperature": 0.7, + "messages": messages + } - content = response.choices[0].message.content + # 如果有可用工具，添加到请求中 + if available_tools: + request_params["tools"] = available_tools + + response = await client.chat.completions.create(**request_params) + message = response.choices[0].message + + # 处理工具调用 + while available_tools and mcp_client and message and message.tool_calls: + logger.info(f"定时任务触发时AI调用工具: {[tc.function.name for tc in message.tool_calls]}") + + # 添加assistant消息 + messages.append({ + "role": "assistant", + "tool_calls": [tool_call.model_dump() for tool_call in message.tool_calls] + }) + + # 处理每个工具调用 + for tool_call in message.tool_calls: + tool_name = tool_call.function.name + tool_args = json.loads(tool_call.function.arguments) + + logger.debug(f"调用工具: {tool_name}, 参数: {tool_args}") + + # 调用MCP工具（使用简化的参数，因为这里不需要群操作） + try: + result = await mcp_client.call_tool( + tool_name, + tool_args, + group_id=task.context_id if task.is_group else None, + bot_id=None, + user_id=task.creator_id, + is_group=task.is_group + ) + 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 + response = await client.chat.completions.create(**request_params) + message = response.choices[0].message + + content = message.content if content: logger.debug(f"AI生成提醒成功: {content[:50]}...") return content.strip()