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feat: 初始化MCP服务器Go版本实现
添加MCP服务器Go版本的核心功能，包括： - 配置文件管理 - 日志系统 - OpenAI API集成 - HTTP服务器和API端点 - 健康检查和监控 - 安装脚本和文档
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@@ -0,0 +1,297 @@
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# MCP Server Go
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一个使用Golang实现的MCP（Master Control Program）服务器，能够对接开放的AI API（如OpenAI），提供数据分析和处理功能。
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## 项目特点
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- 基于Golang开发，高性能、低资源占用
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- 使用slog标准库进行日志管理，支持多级别、多格式日志输出
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- 使用TOML格式配置文件，配置简单明了
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- 支持对接OpenAI API，可扩展支持其他AI服务
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- 提供健康检查、Prometheus监控指标
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- 实现CORS跨域支持、请求速率限制、请求日志等中间件
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- 支持配置文件热重载
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- 优雅关闭机制
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## 目录结构
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```
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mcp_server_go/
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├── main.go # 主程序文件
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├── config.toml # 配置文件
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├── README.md # 项目说明文档
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├── go.mod # Go模块定义
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├── go.sum # 依赖版本锁定
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└── logs/ # 日志文件目录
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└── mcp_server.log # 日志文件
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```
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## 配置说明
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配置文件`config.toml`包含以下主要配置项：
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```toml
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# 服务器基本配置
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[server]
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listen_addr = "0.0.0.0:8080" # 监听地址和端口
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read_timeout = 30 # 读取超时时间(秒)
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write_timeout = 30 # 写入超时时间(秒)
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max_header_bytes = 1048576 # 最大请求头大小(字节)
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# OpenAI API 配置
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[openai]
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api_key = "your_api_key_here" # OpenAI API密钥
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base_url = "https://api.openai.com/v1" # API基础URL
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model = "gpt-3.5-turbo" # 使用的模型
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temperature = 0.7 # 生成内容的随机性
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max_tokens = 1000 # 最大生成token数
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request_timeout = 60 # 请求超时时间(秒)
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# 日志配置
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[logging]
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level = "info" # 日志级别: debug, info, warn, error
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format = "text" # 日志格式: text, json
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output_path = "logs/mcp_server.log" # 日志文件路径
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max_size = 100 # 单个日志文件最大大小(MB)
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max_age = 7 # 日志保留天数
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max_backups = 5 # 最大备份文件数
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compress = false # 是否压缩归档日志
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# 安全配置
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[security]
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allowed_origins = ["*"] # 允许的源
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allowed_methods = ["GET", "POST", "OPTIONS"] # 允许的HTTP方法
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allowed_headers = ["Content-Type", "Authorization"] # 允许的HTTP头
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```
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## 安装与依赖
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### 前提条件
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- Go 1.21或更高版本
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- 有效的OpenAI API密钥（或其他兼容的AI服务API密钥）
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### 安装依赖
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```bash
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# 初始化Go模块（如果尚未初始化）
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go mod init mcp_server_go
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# 安装依赖包
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go get github.com/sashabaranov/go-openai
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go get github.com/spf13/viper
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go get github.com/fsnotify/fsnotify
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go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus
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go get github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp
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go get github.com/google/uuid
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go get golang.org/x/time/rate
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# 生成go.sum文件
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go mod tidy
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```
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## 运行方法
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### 直接运行
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```bash
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# 确保配置文件正确设置
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# 启动服务器
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go run main.go
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```
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### 编译后运行
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```bash
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# 编译项目
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go build -o mcp_server
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sudo chmod +x mcp_server
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# 运行编译后的二进制文件
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./mcp_server
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```
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### 作为系统服务运行
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可以创建一个systemd服务文件来管理MCP服务器：
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```bash
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sudo nano /etc/systemd/system/mcp_server.service
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```
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添加以下内容（根据实际路径修改）：
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```ini
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[Unit]
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Description=MCP Server Go
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After=network.target
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[Service]
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Type=simple
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User=your_user
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WorkingDirectory=/home/geng/mydate/deploy.stack/mcp_server_go
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ExecStart=/home/geng/mydate/deploy.stack/mcp_server_go/mcp_server
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Restart=on-failure
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RestartSec=5s
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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```
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然后启用并启动服务：
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```bash
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sudo systemctl daemon-reload
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sudo systemctl enable mcp_server
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sudo systemctl start mcp_server
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```
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## API接口文档
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### 健康检查接口
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**GET /health**
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检查服务器和OpenAI连接状态
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**响应示例**：
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```json
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{
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"status": "ok",
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"version": "1.0.0",
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"timestamp": 1634567890,
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||||
"openai_health": true
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}
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```
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### MCP数据提交接口
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**POST /mcp/v1/submit**
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提交数据到MCP服务器进行处理和AI分析
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**请求体示例**：
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```json
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{
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"data": {
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"disk_id": "sda",
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"smart_data": {
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||||
"temperature": 38,
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||||
"power_on_hours": 12345,
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||||
"read_errors": 0,
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||||
"write_errors": 0
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},
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||||
"performance_data": {
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||||
"read_speed": 120,
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||||
"write_speed": 90
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}
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},
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||||
"type": "disk_inspection",
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||||
"metadata": {
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||||
"server_id": "server-001",
|
||||
"location": "data_center_a"
|
||||
},
|
||||
"timestamp": 1634567890
|
||||
}
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```
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||||
**响应示例**：
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||||
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```json
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{
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"success": true,
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"message": "数据提交成功",
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"data": {"disk_id": "sda", ...}, // 原始提交的数据
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||||
"ai_result": {
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||||
"analysis": "硬盘状态良好，温度正常，无错误记录。",
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||||
"recommendations": "建议定期进行数据备份，继续监控硬盘健康状态。",
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||||
"health_score": 98
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||||
},
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||||
"request_id": "req-1634567890-ab12cd34",
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"timestamp": 1634567891
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||||
}
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```
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### Prometheus监控指标
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**GET /metrics**
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提供Prometheus格式的监控指标
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## 日志说明
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日志配置在`[logging]`部分，支持以下特性：
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- 可配置日志级别（debug、info、warn、error）
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- 支持文本和JSON两种日志格式
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- 日志文件自动轮转（基于大小和时间）
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- 同时输出到控制台和文件
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## 安全配置
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- 配置CORS策略，限制允许的源、方法和头部
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- 实现请求速率限制，防止滥用
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- 支持配置文件中的安全设置热重载
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## 与disk_inspection.py的对接
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MCP服务器可以直接接收`disk_inspection.py`脚本发送的数据：
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1. 确保`disk_inspection.py`中的`submit_to_mcp`方法配置正确的MCP服务器地址（http://localhost:8080/mcp/v1/submit）
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2. 确保`disk_inspection.py`安装了requests依赖：`pip install requests`
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3. 运行MCP服务器和disk_inspection.py脚本
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## 故障排除
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### 常见问题
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1. **OpenAI API调用失败**
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- 检查API密钥是否正确配置
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- 确认网络连接正常，特别是可以访问OpenAI API
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- 查看日志文件获取详细错误信息
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2. **配置文件不生效**
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- 确认配置文件路径正确
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- 检查配置项格式是否符合TOML规范
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3. **端口被占用**
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- 修改`config.toml`中的`listen_addr`配置，使用其他可用端口
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4. **请求速率限制**
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- 如果遇到"请求过于频繁"的错误，可以调整代码中的速率限制参数
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### 日志分析
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日志文件默认位于`logs/mcp_server.log`，包含详细的请求处理信息、错误信息和OpenAI API调用情况。可以使用以下命令查看日志：
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```bash
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# 实时查看日志
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tail -f logs/mcp_server.log
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# 搜索错误信息
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grep -i error logs/mcp_server.log
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```
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## 开发与扩展
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### 添加新的AI服务支持
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可以扩展代码以支持其他AI服务提供商，只需实现相应的客户端初始化和请求处理逻辑。
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### 自定义数据处理逻辑
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可以修改`analyzeWithOpenAI`函数，根据不同的数据类型和需求定制AI分析的提示词和处理逻辑。
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### 添加新的API端点
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可以在`main.go`中添加新的HTTP处理函数并注册到路由器，扩展服务器功能。
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## 许可证
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MIT License
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## 版本历史
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- v1.0.0: 初始版本，支持OpenAI API对接、基本的MCP功能和监控
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Reference in New Issue
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