README.md

@@ -18,42 +18,37 @@ _✨ 支持多API预设、MCP协议、联网搜索、视觉模型的AI群聊插
     <img src="https://img.shields.io/pypi/v/nonebot-plugin-llmchat.svg" alt="pypi">
 </a>
 <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg" alt="python">
-<a href="https://deepwiki.com/FuQuan233/nonebot-plugin-llmchat"><img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="Ask DeepWiki"></a>
 
 </div>
 
 ## 📖 介绍
 
-1. **支持LLM回复图片**
-   - 支持最新 Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) 的图片回复
-   - 支持图片上下文修改
-
 1. **支持MCP协议**
    - 可以连接各种支持MCP协议的LLM工具
    - 通过连接一些搜索MCP服务器可以实现在线搜索
    - 兼容 Claude.app 的配置格式
 
-1. **多API预设支持**
+2. **多API预设支持**
    - 可配置多个LLM服务预设（如不同模型/API密钥）
    - 支持运行时通过`API预设`命令热切换API配置
    - 内置服务开关功能（预设名为`off`时停用）
 
-1. **多种回复触发方式**
+3. **多种回复触发方式**
    - @触发 + 随机概率触发
    - 支持处理回复消息
    - 群聊消息顺序处理，防止消息错乱
 
-1. **分群聊上下文记忆管理**
+4. **分群聊上下文记忆管理**
    - 分群聊保留对话历史记录（可配置保留条数）
    - 自动合并未处理消息，降低API用量
    - 支持`记忆清除`命令手动重置对话上下文
 
-1. **分段回复支持**
+5. **分段回复支持**
    - 支持多段式回复（由LLM决定如何回复）
    - 可@群成员（由LLM插入）
    - 可选输出AI的思维过程（需模型支持）
 
-1. **可自定义性格**
+6. **可自定义性格**
    - 可动态修改群组专属系统提示词（`/修改设定`）
    - 支持自定义默认提示词
 
@@ -113,7 +108,6 @@ _✨ 支持多API预设、MCP协议、联网搜索、视觉模型的AI群聊插
 | LLMCHAT__RANDOM_TRIGGER_PROB | 否 | 0.05 | 默认随机触发概率 [0, 1] |
 | LLMCHAT__DEFAULT_PROMPT | 否 | 你的回答应该尽量简洁、幽默、可以使用一些语气词、颜文字。你应该拒绝回答任何政治相关的问题。 | 默认提示词 |
 | LLMCHAT__BLACKLIST_USER_IDS | 否 | [] | 黑名单用户ID列表，机器人将不会处理黑名单用户的消息 |
-| LLMCHAT__IGNORE_PREFIXES | 否 | [] | 需要忽略的消息前缀列表，匹配到这些前缀的消息不会处理 |
 | LLMCHAT__MCP_SERVERS | 否 | {} | MCP服务器配置，具体见下表 |
 
 其中LLMCHAT__API_PRESETS为一个列表，每项配置有以下的配置项

nonebot_plugin_llmchat/__init__.py

@@ -21,7 +21,7 @@ from nonebot import (
     on_message,
     require,
 )
-from nonebot.adapters.onebot.v11 import GroupMessageEvent, Message, MessageSegment
+from nonebot.adapters.onebot.v11 import GroupMessageEvent, Message
 from nonebot.adapters.onebot.v11.permission import GROUP_ADMIN, GROUP_OWNER
 from nonebot.params import CommandArg
 from nonebot.permission import SUPERUSER
@@ -40,13 +40,14 @@ from nonebot_plugin_apscheduler import scheduler
 
 if TYPE_CHECKING:
     from openai.types.chat import (
-        ChatCompletionContentPartParam,
+        ChatCompletionContentPartImageParam,
+        ChatCompletionContentPartTextParam,
         ChatCompletionMessageParam,
     )
 
 __plugin_meta__ = PluginMetadata(
     name="llmchat",
-    description="支持多API预设、MCP协议、联网搜索、视觉模型、Nano Banana（生图模型）的AI群聊插件",
+    description="支持多API预设、MCP协议、联网搜索的AI群聊插件",
     usage="""@机器人 + 消息 开启对话""",
     type="application",
     homepage="https://github.com/FuQuan233/nonebot-plugin-llmchat",
@@ -169,12 +170,6 @@ async def is_triggered(event: GroupMessageEvent) -> bool:
     if event.user_id in plugin_config.blacklist_user_ids:
         return False
 
-    # 忽略特定前缀的消息
-    msg_text = event.get_plaintext().strip()
-    for prefix in plugin_config.ignore_prefixes:
-        if msg_text.startswith(prefix):
-            return False
-
     state.past_events.append(event)
 
     # 原有@触发条件
@@ -191,7 +186,7 @@ async def is_triggered(event: GroupMessageEvent) -> bool:
 # 消息处理器
 handler = on_message(
     rule=Rule(is_triggered),
-    priority=99,
+    priority=10,
     block=False,
 )
 
@@ -216,7 +211,7 @@ async def process_images(event: GroupMessageEvent) -> list[str]:
     base64_images = []
     for segement in event.get_message():
         if segement.type == "image":
-            image_url = segement.data.get("url") or segement.data.get("file")
+            image_url = segement.data.get("url")
             if image_url:
                 try:
                     # 处理高版本 httpx 的 [SSL: SSLV3_ALERT_HANDSHAKE_FAILURE] 报错
@@ -239,20 +234,6 @@ async def process_images(event: GroupMessageEvent) -> list[str]:
     logger.debug(f"共处理 {len(base64_images)} 张图片")
     return base64_images
 
-async def send_split_messages(message_handler, content: str):
-    """
-    将消息按分隔符<botbr>分段并发送
-    """
-    logger.info(f"准备发送分段消息，分段数：{len(content.split('<botbr>'))}")
-    for segment in content.split("<botbr>"):
-        # 跳过空消息
-        if not segment.strip():
-            continue
-        segment = segment.strip()  # 删除前后多余的换行和空格
-        await asyncio.sleep(2)  # 避免发送过快
-        logger.debug(f"发送消息分段 内容：{segment[:50]}...")  # 只记录前50个字符避免日志过大
-        await message_handler.send(Message(segment))
-
 async def process_messages(group_id: int):
     state = group_states[group_id]
     preset = get_preset(group_id)
@@ -316,17 +297,16 @@ async def process_messages(group_id: int):
             if state.past_events.__len__() < 1:
                 break
 
-            content: list[ChatCompletionContentPartParam] = []
+            # 将消息中的图片转成 base64
+            base64_images = []
+            if preset.support_image:
+                base64_images = await process_images(event)
 
             # 将机器人错过的消息推送给LLM
-            past_events_snapshot = list(state.past_events)
-            for ev in past_events_snapshot:
-                text_content = format_message(ev)
-                content.append({"type": "text", "text": text_content})
-
-                # 将消息中的图片转成 base64
-                if preset.support_image:
-                    base64_images = await process_images(ev)
+            text_content = ",".join([format_message(ev) for ev in state.past_events])
+            content: list[ChatCompletionContentPartTextParam | ChatCompletionContentPartImageParam] = [
+                {"type": "text", "text": text_content}
+            ]
             for base64_image in base64_images:
                 content.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}})
 
@@ -370,7 +350,7 @@ async def process_messages(group_id: int):
 
                 # 发送LLM调用工具时的回复，一般没有
                 if message.content:
-                    await send_split_messages(handler, message.content)
+                    await handler.send(Message(message.content))
 
                 # 处理每个工具调用
                 for tool_call in message.tool_calls:
@@ -386,7 +366,7 @@ async def process_messages(group_id: int):
                     new_messages.append({
                         "role": "tool",
                         "tool_call_id": tool_call.id,
-                        "content": str(result)
+                        "content": str(result.content)
                     })
 
                 # 将工具调用的结果交给 LLM
@@ -407,18 +387,10 @@ async def process_messages(group_id: int):
                 or matched_reasoning_content
             )
 
-            llm_reply: ChatCompletionMessageParam = {
+            new_messages.append({
                 "role": "assistant",
                 "content": reply,
-            }
-
-            reply_images = getattr(response.choices[0].message, "images", None)
-
-            if reply_images:
-                # openai的sdk里的assistant消息暂时没有images字段，需要单独处理
-                llm_reply["images"] = reply_images # pyright: ignore[reportGeneralTypeIssues]
-
-            new_messages.append(llm_reply)
+            })
 
             # 请求成功后再保存历史记录，保证user和assistant穿插，防止R1模型报错
             for message in new_messages:
@@ -438,15 +410,20 @@ async def process_messages(group_id: int):
                     logger.error(f"合并转发消息发送失败：\n{e!s}\n")
 
             assert reply is not None
-            await send_split_messages(handler, reply)
-
-            if reply_images:
-                logger.debug(f"API响应 图片数：{len(reply_images)}")
-                for i, image in enumerate(reply_images, start=1):
-                    logger.debug(f"正在发送第{i}张图片")
-                    image_base64 = image["image_url"]["url"].removeprefix("data:image/png;base64,")
-                    image_msg = MessageSegment.image(base64.b64decode(image_base64))
-                    await handler.send(image_msg)
+            logger.info(
+                f"准备发送回复消息 群号：{group_id} 消息分段数：{len(reply.split('<botbr>'))}"
+            )
+            for r in reply.split("<botbr>"):
+                # 似乎会有空消息的情况导致string index out of range异常
+                if len(r) == 0 or r.isspace():
+                    continue
+                # 删除前后多余的换行和空格
+                r = r.strip()
+                await asyncio.sleep(2)
+                logger.debug(
+                    f"发送消息分段 内容：{r[:50]}..."
+                )  # 只记录前50个字符避免日志过大
+                await handler.send(Message(r))
 
         except Exception as e:
             logger.opt(exception=e).error(f"API请求失败 群号：{group_id}")
@@ -483,7 +460,7 @@ async def handle_preset(event: GroupMessageEvent, args: Message = CommandArg()):
 
 edit_preset_handler = on_command(
     "修改设定",
-    priority=1,
+    priority=99,
     block=True,
     permission=(SUPERUSER | GROUP_ADMIN | GROUP_OWNER),
 )
@@ -500,7 +477,7 @@ async def handle_edit_preset(event: GroupMessageEvent, args: Message = CommandAr
 
 reset_handler = on_command(
     "记忆清除",
-    priority=1,
+    priority=99,
     block=True,
     permission=(SUPERUSER | GROUP_ADMIN | GROUP_OWNER),
 )
@@ -517,7 +494,7 @@ async def handle_reset(event: GroupMessageEvent, args: Message = CommandArg()):
 
 set_prob_handler = on_command(
     "设置主动回复概率",
-    priority=1,
+    priority=99,
     block=True,
     permission=(SUPERUSER | GROUP_ADMIN | GROUP_OWNER),
 )

nonebot_plugin_llmchat/config.py

@@ -44,10 +44,6 @@ class ScopedConfig(BaseModel):
     )
     mcp_servers: dict[str, MCPServerConfig] = Field({}, description="MCP服务器配置")
     blacklist_user_ids: set[int] = Field(set(), description="黑名单用户ID列表")
-    ignore_prefixes: list[str] = Field(
-        default_factory=list,
-        description="需要忽略的消息前缀列表，匹配到这些前缀的消息不会处理"
-    )
 
 
 class Config(BaseModel):

nonebot_plugin_llmchat/mcpclient.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-import asyncio
 from contextlib import AsyncExitStack
 
 from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
@@ -65,13 +64,9 @@ class MCPClient:
         server_name, real_tool_name = tool_name.split("___")
         logger.info(f"正在服务器[{server_name}]上调用工具[{real_tool_name}]")
         session = self.sessions[server_name]
-        try:
-            response = await asyncio.wait_for(session.call_tool(real_tool_name, tool_args), timeout=30)
-        except asyncio.TimeoutError:
-            logger.error(f"调用工具[{real_tool_name}]超时")
-            return f"调用工具[{real_tool_name}]超时"
+        response = await session.call_tool(real_tool_name, tool_args)
         logger.debug(f"工具[{real_tool_name}]调用完成，响应: {response}")
-        return response.content
+        return response
 
     def get_friendly_name(self, tool_name: str):
         server_name, real_tool_name = tool_name.split("___")

pyproject.toml

@@ -1,6 +1,6 @@
 [tool.poetry]
 name = "nonebot-plugin-llmchat"
-version = "0.3.0"
+version = "0.2.2"
 description = "Nonebot AI group chat plugin supporting multiple API preset configurations"
 license = "GPL"
 authors = ["FuQuan i@fuquan.moe"]