fix(model): bug fix

api/app/controllers/model_controller.py

@@ -7,7 +7,7 @@ from app.core.error_codes import BizCode
 from app.core.exceptions import BusinessException
 from app.db import get_db
 from app.dependencies import get_current_user
-from app.models.models_model import ModelProvider, ModelType
+from app.models.models_model import ModelProvider, ModelType, LoadBalanceStrategy
 from app.models.user_model import User
 from app.repositories.model_repository import ModelConfigRepository
 from app.schemas import model_schema
@@ -33,6 +33,10 @@ def get_model_types():
 def get_model_providers():
     return success(msg="获取模型提供商成功", data=list(ModelProvider))
 
+@router.get("/strategy", response_model=ApiResponse)
+def get_model_strategies():
+    return success(msg="获取模型策略成功", data=list(LoadBalanceStrategy))
+
 
 @router.get("", response_model=ApiResponse)
 def get_model_list(
@@ -91,7 +95,7 @@ def get_model_list(
 
 
 @router.get("/new", response_model=ApiResponse)
-def get_model_list(
+def get_model_list_new(
     type: Optional[list[str]] = Query(None, description="模型类型筛选（支持多个，如 ?type=LLM 或 ?type=LLM,EMBEDDING）"),
     provider: Optional[model_schema.ModelProvider] = Query(None, description="提供商筛选(基于ModelConfig)"),
     is_active: Optional[bool] = Query(None, description="激活状态筛选"),
@@ -198,6 +202,10 @@ def update_model_base(
 ):
     """更新基础模型"""
     
+    # 不允许更改type类型
+    if data.type is not None or data.provider is not None:
+        raise BusinessException("不允许更改模型类型和供应商", BizCode.INVALID_PARAMETER)
+    
     result = ModelBaseService.update_model_base(db=db, model_base_id=model_base_id, data=data)
     return success(data=model_schema.ModelBase.model_validate(result), msg="基础模型更新成功")
 
@@ -460,8 +468,8 @@ async def create_model_api_key_by_provider(
         created_keys = await ModelApiKeyService.create_api_key_by_provider(db=db, data=create_data)
         
         api_logger.info(f"API Key创建成功: 关联{len(created_keys)}个模型")
-        result_list = [model_schema.ModelApiKey.model_validate(key) for key in created_keys]
+        # result_list = [model_schema.ModelApiKey.model_validate(key) for key in created_keys]
-        return success(data=result_list, msg=f"成功为 {len(created_keys)} 个模型创建API Key")
+        return success(data=f"成功为 {len(created_keys)} 个模型创建API Key", msg=f"成功为 {len(created_keys)} 个模型创建API Key")
     except Exception as e:
         api_logger.error(f"创建API Key失败: {str(e)}")
         raise

api/app/core/models/scripts/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+"""模型配置脚本模块"""

api/app/core/models/scripts/bedrock_models.yaml

@@ -0,0 +1,174 @@
+provider: bedrock
+enabled: true
+models:
+- name: ai21
+  type: llm
+  provider: bedrock
+  description: AI21 Labs大语言模型，completion生成模式，256000上下文窗口
+  is_deprecated: false
+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  logo: bedrock
+- name: amazon nova
+  type: llm
+  provider: bedrock
+  description: Amazon Nova大语言模型，支持智能体思考、工具调用、流式工具调用、视觉能力，300000上下文窗口，对话模式
+  is_deprecated: false
+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  - agent-thought
+  - tool-call
+  - stream-tool-call
+  - vision
+  logo: bedrock
+- name: anthropic claude
+  type: llm
+  provider: bedrock
+  description: Anthropic Claude大语言模型，支持智能体思考、视觉能力、工具调用、流式工具调用、文档处理，200000上下文窗口，对话模式
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+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  - agent-thought
+  - vision
+  - tool-call
+  - stream-tool-call
+  - document
+  logo: bedrock
+- name: cohere
+  type: llm
+  provider: bedrock
+  description: Cohere大语言模型，支持智能体思考、工具调用、流式工具调用，128000上下文窗口，对话模式
+  is_deprecated: false
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+  - 大语言模型
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+  - stream-tool-call
+  logo: bedrock
+- name: deepseek
+  type: llm
+  provider: bedrock
+  description: DeepSeek大语言模型，支持智能体思考、视觉能力、工具调用、流式工具调用，32768上下文窗口，对话模式
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+  - 大语言模型
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+  logo: bedrock
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+  type: llm
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+  description: Meta Llama大语言模型，支持智能体思考、工具调用，128000上下文窗口，对话模式
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+  description: Mistral AI大语言模型，支持智能体思考、工具调用，32000上下文窗口，对话模式
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+  - 大语言模型
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+  type: llm
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+  description: OpenAI大语言模型，支持智能体思考、工具调用、流式工具调用，32768上下文窗口，对话模式
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+  description: Qwen大语言模型，支持智能体思考、工具调用、流式工具调用，32768上下文窗口，对话模式
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+  type: rerank
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+  description: amazon.rerank-v1:0重排序模型，5120上下文窗口
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+  - 重排序模型
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+  type: rerank
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+  description: cohere.rerank-v3-5:0重排序模型，5120上下文窗口
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+  - 重排序模型
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+- name: amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0
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+  description: amazon.nova-2-multimodal-embeddings-v1:0文本嵌入模型，支持视觉能力，8192上下文窗口
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+  - 文本嵌入模型
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+  description: amazon.titan-embed-text-v1文本嵌入模型，8192上下文窗口
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+  - 文本嵌入模型
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+- name: cohere.embed-english-v3
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+  description: Cohere Embed 3 English文本嵌入模型，512上下文窗口
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+  description: Cohere Embed 3 Multilingual文本嵌入模型，512上下文窗口
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+  - 文本嵌入模型
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api/app/core/models/scripts/dashscope_models.yaml

@@ -0,0 +1,850 @@
+provider: dashscope
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+models:
+- name: deepseek-r1-distill-qwen-14b
+  type: llm
+  provider: dashscope
+  description: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B大语言模型，支持智能体思考，32000上下文窗口，对话模式
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+  is_official: true
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+  - 大语言模型
+  - agent-thought
+  logo: dashscope
+- name: deepseek-r1-distill-qwen-32b
+  type: llm
+  provider: dashscope
+  description: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B大语言模型，支持智能体思考，32000上下文窗口，对话模式
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+  - agent-thought
+  logo: dashscope
+- name: deepseek-r1
+  type: llm
+  provider: dashscope
+  description: DeepSeek-R1大语言模型，支持智能体思考，131072超大上下文窗口，对话模式
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+  - 大语言模型
+  - agent-thought
+  logo: dashscope
+- name: deepseek-v3.1
+  type: llm
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+  description: DeepSeek-V3.1大语言模型，支持智能体思考，131072超大上下文窗口，对话模式，支持丰富生成参数调节
+  is_deprecated: false
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+- name: deepseek-v3.2-exp
+  type: llm
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+  description: DeepSeek-V3.2-exp实验版大语言模型，支持智能体思考，131072超大上下文窗口，对话模式，支持丰富生成参数调节
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+  description: DeepSeek-V3.2大语言模型，支持智能体思考，131072超大上下文窗口，对话模式，支持丰富生成参数调节
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+  description: DeepSeek-V3大语言模型，支持智能体思考，64000上下文窗口，对话模式，支持文本与JSON格式输出
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+  description: farui-plus大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，12288上下文窗口，对话模式
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+  description: GLM-4.7大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，202752超大上下文窗口，对话模式
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+  description: qwen-coder-turbo-0919代码专用大语言模型，支持智能体思考，131072上下文窗口，对话模式，已废弃
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+  description: qwen-max-longcontext长上下文大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，32000上下文窗口，对话模式，已废弃
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+  description: qwen-mt-plus多语言翻译大语言模型，支持智能体思考，16384上下文窗口，对话模式，支持多语种互译与领域翻译适配
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+  description: qwen-mt-turbo轻量化多语言翻译大语言模型，支持智能体思考，16384上下文窗口，对话模式，支持多语种互译与领域翻译适配
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+  description: qwen-plus-0125大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，131072上下文窗口，对话模式，支持联网搜索，已废弃
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+  description: qwen-plus-0723大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，32000上下文窗口，对话模式，支持联网搜索，已废弃
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+  description: tts-1语音合成模型，默认音色知茹（新闻女声），支持多语言多音色，最大文本长度7000字，输出MP3格式
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+  logo: dashscope

api/app/core/models/scripts/loader.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+"""模型配置加载器 - 用于将预定义模型批量导入到数据库"""
+
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import Callable
+
+import yaml
+from sqlalchemy.orm import Session
+from app.models.models_model import ModelBase, ModelProvider
+
+
+def _load_yaml_config(provider: ModelProvider) -> list[dict]:
+    """从YAML文件加载指定供应商的模型配置"""
+    config_dir = Path(__file__).parent
+    config_file = config_dir / f"{provider.value}_models.yaml"
+    
+    if not config_file.exists():
+        return []
+    
+    with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        data = yaml.safe_load(f)
+        
+        # 检查是否需要加载（默认为 true）
+        if not data.get('enabled', True):
+            return []
+        
+        return data.get('models', [])
+
+
+def _disable_yaml_config(provider: ModelProvider) -> None:
+    """将YAML文件的enabled标志设置为false"""
+    config_dir = Path(__file__).parent
+    config_file = config_dir / f"{provider.value}_models.yaml"
+    
+    if not config_file.exists():
+        return
+    
+    with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        data = yaml.safe_load(f)
+    
+    data['enabled'] = False
+    
+    with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        yaml.dump(data, f, allow_unicode=True, sort_keys=False)
+
+
+def load_models(db: Session, providers: list[str] = None, silent: bool = False) -> dict:
+    """
+    加载模型配置到数据库
+    
+    Args:
+        db: 数据库会话
+        providers: 要加载的供应商列表，None表示加载所有
+        silent: 是否静默模式（不输出详细日志）
+        
+    Returns:
+        dict: 加载结果统计 {"success": int, "skipped": int, "failed": int}
+    """
+    result = {"success": 0, "skipped": 0, "failed": 0}
+    
+    # 确定要加载的供应商
+    if providers:
+        target_providers = [ModelProvider(p) if isinstance(p, str) else p for p in providers]
+    else:
+        target_providers = [p for p in ModelProvider if p != ModelProvider.COMPOSITE]
+    
+    for provider in target_providers:
+        # 从YAML文件加载模型配置
+        models = _load_yaml_config(provider)
+        
+        if not models:
+            if not silent:
+                print(f"警告: 供应商 '{provider.value}' 暂无预定义模型")
+            continue
+            
+        if not silent:
+            print(f"\n正在加载 {provider.value} 的 {len(models)} 个模型...")
+        
+        # provider_success = 0
+        for model_data in models:
+            try:
+                # 检查模型是否已存在
+                existing = db.query(ModelBase).filter(
+                    ModelBase.name == model_data["name"],
+                    ModelBase.provider == model_data["provider"]
+                ).first()
+                
+                if existing:
+                    # 更新现有模型配置
+                    for key, value in model_data.items():
+                        setattr(existing, key, value)
+                    db.commit()
+                    if not silent:
+                        print(f"更新成功: {model_data['name']}")
+                    result["success"] += 1
+                    # provider_success += 1
+                else:
+                    # 创建新模型
+                    model = ModelBase(**model_data)
+                    db.add(model)
+                    db.commit()
+                    if not silent:
+                        print(f"添加成功: {model_data['name']}")
+                    result["success"] += 1
+                    # provider_success += 1
+                
+            except Exception as e:
+                db.rollback()
+                if not silent:
+                    print(f"添加失败: {model_data['name']} - {str(e)}")
+                result["failed"] += 1
+        
+        # 如果该供应商的模型全部加载成功，将enabled设置为false
+        # if provider_success == len(models):
+        _disable_yaml_config(provider)
+    
+    return result
+
+
+def load_models_by_provider(db: Session, provider: str) -> dict:
+    """
+    加载指定供应商的模型配置
+    
+    Args:
+        db: 数据库会话
+        provider: 供应商名称（字符串或ModelProvider枚举）
+        
+    Returns:
+        dict: 加载结果统计
+    """
+    provider_enum = ModelProvider(provider) if isinstance(provider, str) else provider
+    return load_models(db, providers=[provider_enum])
+
+
+def get_available_providers() -> list[Callable[[], str]]:
+    """获取所有可用的供应商列表（从ModelProvider枚举获取，排除COMPOSITE）"""
+    return [p.value for p in ModelProvider if p != ModelProvider.COMPOSITE]
+
+
+def get_models_by_provider(provider: str) -> list[dict]:
+    """获取指定供应商的模型配置列表"""
+    provider_enum = ModelProvider(provider) if isinstance(provider, str) else provider
+    return _load_yaml_config(provider_enum)

api/app/core/models/scripts/openai_models.yaml

@@ -0,0 +1,348 @@
+provider: openai
+enabled: true
+models:
+- name: chatgpt-4o-latest
+  type: llm
+  provider: openai
+  description: chatgpt-4o-latest大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用、视觉能力，128000上下文窗口，对话模式
+  is_deprecated: false
+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  - multi-tool-call
+  - agent-thought
+  - stream-tool-call
+  - vision
+  logo: openai
+- name: gpt-3.5-turbo-0125
+  type: llm
+  provider: openai
+  description: gpt-3.5-turbo-0125大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，16385上下文窗口，对话模式
+  is_deprecated: false
+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  - multi-tool-call
+  - agent-thought
+  - stream-tool-call
+  logo: openai
+- name: gpt-3.5-turbo-1106
+  type: llm
+  provider: openai
+  description: gpt-3.5-turbo-1106大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，16385上下文窗口，对话模式
+  is_deprecated: false
+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  - multi-tool-call
+  - agent-thought
+  - stream-tool-call
+  logo: openai
+- name: gpt-3.5-turbo-16k
+  type: llm
+  provider: openai
+  description: gpt-3.5-turbo-16k大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，16385上下文窗口，对话模式
+  is_deprecated: false
+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  - multi-tool-call
+  - agent-thought
+  - stream-tool-call
+  logo: openai
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+  type: llm
+  provider: openai
+  description: gpt-3.5-turbo-instruct大语言模型，4096上下文窗口，文本补全模式
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+  is_official: true
+  tags:
+  - 大语言模型
+  logo: openai
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+  type: llm
+  provider: openai
+  description: gpt-3.5-turbo大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，16385上下文窗口，对话模式
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+  provider: openai
+  description: gpt-4-0125-preview大语言模型，支持多工具调用、智能体思考、流式工具调用，128000上下文窗口，对话模式
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api/app/main.py

@@ -16,6 +16,8 @@ from app.core.error_codes import BizCode, HTTP_MAPPING
 from app.core.exceptions import BusinessException
 from app.core.logging_config import LoggingConfig, get_logger
 from app.core.response_utils import fail
+from app.core.models.scripts.loader import load_models
+from app.db import get_db_context
 
 # Initialize logging system
 LoggingConfig.setup_logging()
@@ -47,6 +49,15 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     else:
         logger.info("自动数据库升级已禁用 (DB_AUTO_UPGRADE=false)")
 
+    # 加载预定义模型
+    logger.info("开始加载预定义模型...")
+    try:
+        with get_db_context() as db:
+            result = load_models(db, silent=True)
+            logger.info(f"预定义模型加载完成: 成功{result['success']}个, 跳过{result['skipped']}个, 失败{result['failed']}个")
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"加载预定义模型时出错: {str(e)}")
+
     logger.info("应用程序启动完成")
     yield
     # 应用关闭事件

api/app/models/models_model.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from enum import StrEnum
 from sqlalchemy import Column, String, Boolean, DateTime, Text, ForeignKey, Enum as SQLEnum, UniqueConstraint, Integer, ARRAY, Table
 from sqlalchemy.dialects.postgresql import UUID, JSON
 from sqlalchemy.orm import relationship
+from sqlalchemy.sql import func
 from app.db import Base
 
 
@@ -23,6 +24,8 @@ class ModelType(StrEnum):
     CHAT = "chat"
     EMBEDDING = "embedding"
     RERANK = "rerank"
+    TTS = "tts"
+    SPEECH2TEXT = "speech2text"
     # IMAGE = "image"
     # AUDIO = "audio"
     # VISION = "vision"
@@ -48,8 +51,7 @@ class ModelProvider(StrEnum):
 class LoadBalanceStrategy(StrEnum):
     """API Key负载均衡策略枚举"""
     ROUND_ROBIN = "round_robin"  # 轮询
-    WEIGHTED_ROUND_ROBIN = "weighted_round_robin"  # 加权轮询
+    NONE = "none"  # 无
-    RANDOM = "random"  # 随机
 
 
 # 多对多关联表
@@ -90,7 +92,8 @@ class ModelConfig(BaseModel):
     
     # 状态管理
     is_public = Column(Boolean, default=False, nullable=False, comment="是否公开")
-    load_balance_strategy = Column(String, nullable=True, comment="负载均衡策略")
+    load_balance_strategy = Column(String, nullable=True, comment="负载均衡策略", default=LoadBalanceStrategy.NONE,
+                                   server_default=LoadBalanceStrategy.NONE)
     
     # 关联关系
     model_base = relationship("ModelBase", back_populates="configs")
@@ -151,6 +154,7 @@ class ModelBase(Base):
     is_official = Column(Boolean, default=True, comment="是否供应商官方模型（区分自定义）")
     tags = Column(ARRAY(String), default=list, nullable=False, comment="模型标签（如['聊天', '创作']）")
     add_count = Column(Integer, default=0, nullable=False, comment="模型被用户添加的次数")
+    created_at = Column(DateTime, default=datetime.datetime.now, comment="创建时间", server_default=func.now())
 
     # 关联关系
     configs = relationship("ModelConfig", back_populates="model_base", cascade="all, delete-orphan")

api/app/repositories/model_repository.py

@@ -165,7 +165,7 @@ class ModelConfigRepository:
             total = base_query.count()
 
             # 分页查询
-            models = base_query.order_by(desc(ModelConfig.updated_at)).offset(
+            models = base_query.order_by(desc(ModelConfig.created_at)).offset(
                 (query.page - 1) * query.pagesize
             ).limit(query.pagesize).all()
 
@@ -234,7 +234,7 @@ class ModelConfigRepository:
             # 获取总数
             total = base_query.count()
 
-            query_results = base_query.order_by(desc(ModelConfig.updated_at)).all()
+            query_results = base_query.order_by(desc(ModelConfig.created_at)).all()
 
             provider_groups: Dict[str, List[ModelConfig]] = {}
             for model_config in query_results:
@@ -433,6 +433,7 @@ class ModelConfigRepository:
                         ModelConfig.is_public
                     ),
                     ModelBase.provider == provider,
+                    ModelConfig.is_active,
                     ~ModelConfig.is_composite
                 )
             ).distinct().all()
@@ -621,7 +622,7 @@ class ModelBaseRepository:
         if filters:
             q = q.filter(and_(*filters))
         
-        return q.order_by(ModelBase.add_count.desc()).all()
+        return q.order_by(ModelBase.add_count.desc(), ModelBase.created_at.desc()).all()
 
     @staticmethod
     def create(db: Session, data: dict) -> 'ModelBase':
@@ -636,6 +637,17 @@ class ModelBaseRepository:
             return None
         for key, value in data.items():
             setattr(model_base, key, value)
+        
+        # 同步更新绑定的非组合模型配置
+        if any(k in data for k in ['name', 'description', 'logo']):
+            db.query(ModelConfig).filter(
+                ModelConfig.model_id == model_base_id,
+                ModelConfig.is_composite == False
+            ).update({
+                k: v for k, v in data.items() 
+                if k in ['name', 'description', 'logo']
+            }, synchronize_session=False)
+        
         return model_base
 
     @staticmethod

api/app/schemas/model_schema.py

@@ -3,14 +3,12 @@ from typing import Optional, List, Dict, Any
 import datetime
 import uuid
 
-from app.models.models_model import ModelProvider, ModelType
+from app.models.models_model import ModelProvider, ModelType, LoadBalanceStrategy
 from app.core.logging_config import get_business_logger
 
 schema_logger = get_business_logger()
 
 
-
-
 # ModelConfig Schemas
 class ModelConfigBase(BaseModel):
     """模型配置基础Schema"""
@@ -22,6 +20,7 @@ class ModelConfigBase(BaseModel):
     config: Optional[Dict[str, Any]] = Field({}, description="模型配置参数")
     is_active: bool = Field(True, description="是否激活")
     is_public: bool = Field(False, description="是否公开")
+    load_balance_strategy: Optional[str] = Field(LoadBalanceStrategy.NONE.value, description="负载均衡策略")
 
 
 class ApiKeyCreateNested(BaseModel):
@@ -51,6 +50,7 @@ class CompositeModelCreate(BaseModel):
     is_active: bool = Field(True, description="是否激活")
     is_public: bool = Field(False, description="是否公开")
     api_key_ids: List[uuid.UUID] = Field(..., description="绑定的API Key ID列表")
+    load_balance_strategy: Optional[str] = Field(default=LoadBalanceStrategy.NONE.value, description="负载均衡策略")
 
 
 class ModelConfigUpdate(BaseModel):

api/app/services/model_service.py

@@ -347,7 +347,9 @@ class ModelConfigService:
             "is_public": model_data.is_public,
             "is_composite": True
         }
-        
+        if "load_balance_strategy" in model_data.model_fields_set:
+            model_config_data["load_balance_strategy"] = model_data.load_balance_strategy
+
         model = ModelConfigRepository.create(db, model_config_data)
         db.flush()
         
@@ -397,6 +399,8 @@ class ModelConfigService:
         existing_model.config = model_data.config
         existing_model.is_active = model_data.is_active
         existing_model.is_public = model_data.is_public
+        if "load_balance_strategy" in model_data.model_fields_set:
+            existing_model.load_balance_strategy = model_data.load_balance_strategy
         
         # 更新 API Keys 关联
         existing_model.api_keys.clear()

api_key_mcp_server.py

@@ -1,38 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""API Key认证MCP服务器"""
-
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, Header
-from typing import Optional
-import uvicorn
-from mcp_base import MCPRequest, handle_mcp_request, TOOLS
-
-app = FastAPI(title="API Key MCP Server", version="1.0.0")
-
-# API Key配置
-API_KEYS = {"test-api-key", "demo-key-123"}
-
-def verify_api_key(x_api_key: Optional[str] = Header(None)):
-    """验证API Key"""
-    if x_api_key and x_api_key in API_KEYS:
-        return True
-    raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid API Key")
-
-@app.get("/")
-async def root():
-    return {"name": "API Key MCP Server", "version": "1.0.0", "auth_type": "api_key"}
-
-@app.get("/health")
-async def health():
-    return {"status": "healthy", "tools": len(TOOLS), "auth_type": "api_key"}
-
-@app.post("/mcp")
-async def mcp_handler(request: MCPRequest, _: bool = Depends(verify_api_key)):
-    return await handle_mcp_request(request, "API Key MCP Server")
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("启动API Key认证MCP服务器...")
-    print("访问 http://localhost:8004 查看服务状态")
-    print("MCP端点: http://localhost:8004/mcp")
-    print("认证方式: API Key (Header: X-API-Key)")
-    print("测试API Keys: test-api-key, demo-key-123")
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8004)

basic_auth_mcp_server.py

@@ -1,45 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""Basic Auth认证MCP服务器"""
-
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, Header
-from typing import Optional
-import uvicorn
-import base64
-from mcp_base import MCPRequest, handle_mcp_request, TOOLS
-
-app = FastAPI(title="Basic Auth MCP Server", version="1.0.0")
-
-# Basic Auth配置
-BASIC_AUTH_USERS = {"admin": "password", "user": "secret"}
-
-def verify_basic_auth(authorization: Optional[str] = Header(None)):
-    """验证Basic Auth"""
-    if authorization and authorization.startswith("Basic "):
-        try:
-            credentials = base64.b64decode(authorization.split(" ")[1]).decode()
-            username, password = credentials.split(":", 1)
-            if username in BASIC_AUTH_USERS and BASIC_AUTH_USERS[username] == password:
-                return True
-        except:
-            pass
-    raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid Basic Auth")
-
-@app.get("/")
-async def root():
-    return {"name": "Basic Auth MCP Server", "version": "1.0.0", "auth_type": "basic_auth"}
-
-@app.get("/health")
-async def health():
-    return {"status": "healthy", "tools": len(TOOLS), "auth_type": "basic_auth"}
-
-@app.post("/mcp")
-async def mcp_handler(request: MCPRequest, _: bool = Depends(verify_basic_auth)):
-    return await handle_mcp_request(request, "Basic Auth MCP Server")
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("启动Basic Auth认证MCP服务器...")
-    print("访问 http://localhost:8006 查看服务状态")
-    print("MCP端点: http://localhost:8006/mcp")
-    print("认证方式: Basic Auth (Header: Authorization: Basic <base64>)")
-    print("测试用户: admin:password, user:secret")
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8006)

bearer_token_mcp_server.py

@@ -1,40 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""Bearer Token认证MCP服务器"""
-
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends, Header
-from typing import Optional
-import uvicorn
-from mcp_base import MCPRequest, handle_mcp_request, TOOLS
-
-app = FastAPI(title="Bearer Token MCP Server", version="1.0.0")
-
-# Bearer Token配置
-BEARER_TOKENS = {"bearer-token-123", "demo-bearer-token"}
-
-def verify_bearer_token(authorization: Optional[str] = Header(None)):
-    """验证Bearer Token"""
-    if authorization and authorization.startswith("Bearer "):
-        token = authorization.split(" ")[1]
-        if token in BEARER_TOKENS:
-            return True
-    raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid Bearer Token")
-
-@app.get("/")
-async def root():
-    return {"name": "Bearer Token MCP Server", "version": "1.0.0", "auth_type": "bearer_token"}
-
-@app.get("/health")
-async def health():
-    return {"status": "healthy", "tools": len(TOOLS), "auth_type": "bearer_token"}
-
-@app.post("/mcp")
-async def mcp_handler(request: MCPRequest, _: bool = Depends(verify_bearer_token)):
-    return await handle_mcp_request(request, "Bearer Token MCP Server")
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("启动Bearer Token认证MCP服务器...")
-    print("访问 http://localhost:8005 查看服务状态")
-    print("MCP端点: http://localhost:8005/mcp")
-    print("认证方式: Bearer Token (Header: Authorization: Bearer <token>)")
-    print("测试Bearer Tokens: bearer-token-123, demo-bearer-token")
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8005)

mcp_base.py

@@ -1,111 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""MCP服务器基础模块 - 共享的模型和处理逻辑"""
-
-from pydantic import BaseModel
-from typing import Dict, Any
-
-class MCPRequest(BaseModel):
-    jsonrpc: str = "2.0"
-    id: str
-    method: str
-    params: Dict[str, Any] = {}
-
-class MCPResponse(BaseModel):
-    jsonrpc: str = "2.0"
-    id: str
-    result: Any = None
-    error: Dict[str, Any] = None
-
-# 工具定义
-TOOLS = [
-    {
-        "name": "calculator",
-        "description": "简单计算器",
-        "inputSchema": {
-            "type": "object",
-            "properties": {
-                "expression": {"type": "string", "description": "数学表达式"}
-            },
-            "required": ["expression"]
-        }
-    },
-    {
-        "name": "echo",
-        "description": "回显工具",
-        "inputSchema": {
-            "type": "object", 
-            "properties": {
-                "message": {"type": "string", "description": "要回显的消息"}
-            },
-            "required": ["message"]
-        }
-    }
-]
-
-async def handle_mcp_request(request: MCPRequest, server_name: str = "MCP Server"):
-    """处理MCP请求"""
-    try:
-        if request.method == "initialize":
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                result={
-                    "protocolVersion": "2024-11-05",
-                    "capabilities": {"tools": {"listChanged": True}},
-                    "serverInfo": {"name": server_name, "version": "1.0.0"}
-                }
-            )
-        
-        elif request.method == "tools/list":
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                result={"tools": TOOLS}
-            )
-        
-        elif request.method == "tools/call":
-            tool_name = request.params.get("name")
-            arguments = request.params.get("arguments", {})
-            
-            if tool_name == "calculator":
-                try:
-                    expression = arguments.get("expression", "")
-                    result = eval(expression)
-                    return MCPResponse(
-                        id=request.id,
-                        result={"content": [{"type": "text", "text": f"结果: {result}"}]}
-                    )
-                except Exception as e:
-                    return MCPResponse(
-                        id=request.id,
-                        error={"code": -1, "message": f"计算错误: {str(e)}"}
-                    )
-            
-            elif tool_name == "echo":
-                message = arguments.get("message", "")
-                return MCPResponse(
-                    id=request.id,
-                    result={"content": [{"type": "text", "text": f"Echo: {message}"}]}
-                )
-            
-            else:
-                return MCPResponse(
-                    id=request.id,
-                    error={"code": -1, "message": f"未知工具: {tool_name}"}
-                )
-        
-        elif request.method == "ping":
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                result={"status": "pong"}
-            )
-        
-        else:
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                error={"code": -1, "message": f"未知方法: {request.method}"}
-            )
-    
-    except Exception as e:
-        return MCPResponse(
-            id=request.id,
-            error={"code": -1, "message": str(e)}
-        )

simple_mcp_server.py

@@ -1,130 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""简化的MCP服务器 - 用于测试MCP工具集成"""
-
-from fastapi import FastAPI, HTTPException
-from pydantic import BaseModel
-from typing import Dict, Any, List
-import uvicorn
-
-app = FastAPI(title="Simple MCP Server", version="1.0.0")
-
-class MCPRequest(BaseModel):
-    jsonrpc: str = "2.0"
-    id: str
-    method: str
-    params: Dict[str, Any] = {}
-
-class MCPResponse(BaseModel):
-    jsonrpc: str = "2.0"
-    id: str
-    result: Any = None
-    error: Dict[str, Any] = None
-
-# 可用工具定义
-TOOLS = [
-    {
-        "name": "calculator",
-        "description": "简单计算器",
-        "inputSchema": {
-            "type": "object",
-            "properties": {
-                "expression": {"type": "string", "description": "数学表达式"}
-            },
-            "required": ["expression"]
-        }
-    },
-    {
-        "name": "echo",
-        "description": "回显工具",
-        "inputSchema": {
-            "type": "object", 
-            "properties": {
-                "message": {"type": "string", "description": "要回显的消息"}
-            },
-            "required": ["message"]
-        }
-    }
-]
-
-@app.get("/")
-async def root():
-    return {"name": "Simple MCP Server", "version": "1.0.0"}
-
-@app.get("/health")
-async def health():
-    return {"status": "healthy", "tools": len(TOOLS)}
-
-@app.post("/mcp")
-async def mcp_handler(request: MCPRequest):
-    """处理MCP请求"""
-    try:
-        if request.method == "initialize":
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                result={
-                    "protocolVersion": "2024-11-05",
-                    "capabilities": {"tools": {"listChanged": True}},
-                    "serverInfo": {"name": "Simple MCP Server", "version": "1.0.0"}
-                }
-            )
-        
-        elif request.method == "tools/list":
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                result={"tools": TOOLS}
-            )
-        
-        elif request.method == "tools/call":
-            tool_name = request.params.get("name")
-            arguments = request.params.get("arguments", {})
-            
-            if tool_name == "calculator":
-                try:
-                    expression = arguments.get("expression", "")
-                    result = eval(expression)  # 注意：生产环境不要用eval
-                    return MCPResponse(
-                        id=request.id,
-                        result={"content": [{"type": "text", "text": f"结果: {result}"}]}
-                    )
-                except Exception as e:
-                    return MCPResponse(
-                        id=request.id,
-                        error={"code": -1, "message": f"计算错误: {str(e)}"}
-                    )
-            
-            elif tool_name == "echo":
-                message = arguments.get("message", "")
-                return MCPResponse(
-                    id=request.id,
-                    result={"content": [{"type": "text", "text": f"Echo: {message}"}]}
-                )
-            
-            else:
-                return MCPResponse(
-                    id=request.id,
-                    error={"code": -1, "message": f"未知工具: {tool_name}"}
-                )
-        
-        elif request.method == "ping":
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                result={"status": "pong"}
-            )
-        
-        else:
-            return MCPResponse(
-                id=request.id,
-                error={"code": -1, "message": f"未知方法: {request.method}"}
-            )
-    
-    except Exception as e:
-        return MCPResponse(
-            id=request.id,
-            error={"code": -1, "message": str(e)}
-        )
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("启动简化MCP服务器...")
-    print("访问 http://localhost:8002 查看服务状态")
-    print("MCP端点: http://localhost:8002/mcp")
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8002)