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4.9 KiB
Python
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滴答清单 MCP 服务器定义
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import os
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import dotenv
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from functools import wraps
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from fastmcp import FastMCP
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# 尝试导入可能的 AuthError，如果不存在也没关系
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try:
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# 假设 fastmcp 提供了特定的认证错误类型
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from fastmcp import AuthError
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except ImportError:
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# 如果没有，使用内置的 PermissionError 作为备选
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AuthError = PermissionError
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# 导入工具模块
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from tools.task_tools import register_task_tools
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from tools.project_tools import register_project_tools
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from tools.tag_tools import register_tag_tools
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from tools.analytics_tools import register_analytics_tools
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from tools.goal_tools import register_goal_tools
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from tools.official_api import APIError, init_api
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from utils.asgi_auth import with_api_key_auth
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# 载入 .env（若存在）
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dotenv.load_dotenv()
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# --- 鉴权逻辑 ---
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EXPECTED_API_KEY = os.environ.get("MCP_API_KEY", "123") # 从环境变量获取，默认'123'
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def authenticate_request(context: dict):
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认证回调函数，尝试检查 API Key。
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Args:
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context: 一个包含请求或会话信息的字典 (假设 fastmcp 提供)。
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我们需要这个 context 包含访问请求头的方式。
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Returns:
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认证成功时返回会话数据 (例如用户ID)。
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Raises:
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AuthError: 如果认证失败。
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# !!! 关键点：如何从 context 中获取请求头？ !!!
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# 假设 context 中有一个 'request' 对象，或者直接有 'headers'
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request_headers = context.get("headers", {}) # 这只是一个猜测！
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api_key = request_headers.get("x-api-key") # 同样是猜测！
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# 尝试认证（日志已禁用）
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if api_key != EXPECTED_API_KEY:
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# 认证失败：API Key 无效或缺失
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# 抛出认证错误，告知客户端未授权
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raise AuthError("Unauthorized: Invalid API Key") # 或者 PermissionError
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# 认证成功
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# 认证成功，返回需要在会话中存储的数据
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# 这个数据可以在工具函数的 context.session 中访问
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return {
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"authenticated_user_id": "system", # 可以是任何你想存储的信息
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"auth_method": "api_key"
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}
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def create_server(auth_info=None):
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创建并配置MCP服务器
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Args:
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auth_info: 认证信息字典（已弃用，token现在通过环境变量传递）
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Returns:
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配置好的MCP服务器实例
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# 注意：不再强制要求.env中的token，因为我们的架构中token从数据库获取并通过env_vars传递
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# 如果环境变量中有token，尝试初始化（用于独立运行场景）
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try:
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if os.environ.get("DIDA_ACCESS_TOKEN"):
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init_api()
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# 已初始化官方API 客户端（从环境变量）
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else:
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# 提示：未检测到 DIDA_ACCESS_TOKEN 环境变量
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# 在集成模式下，token将由调用方通过环境变量传递
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pass
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except Exception as e:
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# 提示：官方API初始化跳过（集成模式下正常）
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pass
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try:
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# 创建FastMCP服务器（简化版，不使用authenticate参数）
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server = FastMCP(
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name="didatodolist-mcp",
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instructions="滴答清单MCP服务，允许AI模型通过MCP协议操作滴答清单待办事项。"
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)
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# 注册所有工具
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register_task_tools(server, auth_info or {})
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register_project_tools(server, auth_info or {})
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register_tag_tools(server, auth_info or {})
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register_analytics_tools(server, auth_info or {})
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register_goal_tools(server, auth_info or {})
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# ✅ 滴答清单MCP服务初始化成功
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return server
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except Exception as e:
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# ❌ 初始化MCP服务器失败
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import traceback
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# traceback.print_exc() # 禁用traceback输出，避免干扰JSONRPC
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raise
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# --- 主程序入口 (示例) ---
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if __name__ == "__main__":
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# 从环境变量或配置文件加载认证信息
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dida_auth = {
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"token": os.environ.get("DIDA_TOKEN"),
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# "email": os.environ.get("DIDA_EMAIL"),
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# "password": os.environ.get("DIDA_PASSWORD"),
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}
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if not dida_auth.get("token"):
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print("错误：请设置 DIDA_TOKEN 环境变量")
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exit(1)
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if not os.environ.get("MCP_API_KEY"):
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print("警告：未设置 MCP_API_KEY 环境变量，将使用默认值 '123'")
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else:
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print(f"MCP_API_KEY 已设置为: {EXPECTED_API_KEY}")
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try:
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mcp_server = create_server(dida_auth)
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# 这里需要根据 fastmcp 的文档来正确运行服务器
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print("\n服务器对象已创建。请根据 fastmcp 文档运行服务器。")
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print("例如: python -m fastmcp serve your_module:mcp_server --port 3000")
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# import uvicorn
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# uvicorn.run(mcp_server.app, host="0.0.0.0", port=3000) # 这行可能不正确
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except Exception as e:
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print(f"启动服务器时出错: {e}")
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