Tsy712 patch 4#145
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Tsy712 patch 2
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通过 MCP 协议将 Hy3 大模型的能力暴露为标准化工具（Tools），让支持 MCP 的 AI 客户端可以直接调用 Hy3 完成深度研究、代码评审、文档问答、数据分析等任务。
… / WorkBuddy / Cursor / Cline / Claude Desktop 等）。 所有工具的**核心推理、分析、生成能力**均由 Hy3 API 提供： | 工具 | Hy3 的角色 | |------|-----------| | `hy3_research` | 搜索资料整合 → 报告规划 → 长文撰写 → 执行摘要提炼 | | `hy3_code_review` | 代码理解 → Bug 检测 → 性能分析 → 安全审计 → 优化建议 | | `hy3_doc_qa` | 文档阅读理解 → 证据驱动的精准问答 | | `hy3_data_analyze` | 数据模式识别 → 趋势分析 → 洞察生成 → 行动建议 | | `hy3_chat` | 自由对话、创意写作、翻译、解释等通用场景 | ---
基于 MCP 协议，封装腾讯混元 Hy3大模型能力的智能工具集可一键安装、即插即用到任何支持 MCP 的 AI 客户端（CodeBuddy…
🔬 hy3_research — 深度研究助手 自动搜索网络资料，由 Hy3 大模型分析并生成结构化研究报告。 参数 类型 必填 说明 topic string ✅ 研究主题 depth string ❌ 研究深度："detailed"(默认) 或 "brief" 示例调用： 请用 hy3_research 研究"新能源汽车电池回收技术的现状与挑战"，depth=detailed 💻 hy3_code_review — 代码评审助手 对代码进行多维度审查：Bug 检测、性能分析、安全审计、优化建议。 参数 类型 必填 说明 code string ✅ 需审查的完整代码 language string ❌ 编程语言，默认 "auto" review_focus string ❌ 审查重点："comprehensive"(默认)、"security"、"performance"、"bugs" 示例调用： 请用 hy3_code_review 审查以下代码，重点关注安全问题： [贴入代码] 📚 hy3_doc_qa — 文档问答助手 读取本地文档，由 Hy3 基于文档内容精准回答。 参数 类型 必填 说明 file_path string ✅ 文档的本地路径 question string ✅ 你想问的问题 支持格式：.txt .md .py .js .ts .json .csv .html .css .yaml 示例调用： 请用 hy3_doc_qa 读取 /path/to/report.md，回答"报告中有哪些关键数据指标？" 📊 hy3_data_analyze — 数据分析助手 读取 CSV 或 JSON 数据，由 Hy3 进行深度分析和洞察输出。 参数 类型 必填 说明 file_path string ✅ 数据文件路径（.csv/.json） analysis_goal string ❌ 分析目标，默认 "全面分析" 示例调用： 请用 hy3_data_analyze 分析 /path/to/sales.csv，"分析各季度的销售趋势并找出异常数据" 💬 hy3_chat — 通用对话助手 与 Hy3 自由对话，适用于其他工具未覆盖的灵活场景。 参数 类型 必填 说明 message string ✅ 你想说的话或问题 system_prompt string ❌ 设定 AI 角色与行为 技术细节 MCP 协议: 使用 Python FastMCP 框架，遵循标准 stdio 传输模式 Hy3 调用: 通过 OpenAI 兼容接口，支持 HY3_API_KEY、HY3_BASE_URL、HY3_MODEL 环境变量 数据源: DuckDuckGo 网页搜索（无需额外 API Key）、本地文件读取 安全: API Key 仅通过环境变量传入，代码中无硬编码 环境变量 变量名 必填 默认值 说明 HY3_API_KEY ✅ - Hy3 API 密钥 HY3_BASE_URL ❌ https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1 API 端点 HY3_MODEL ❌ hunyuan-pro 模型名称 手动测试
🔬 hy3_research — 深度研究助手 自动搜索网络资料，由 Hy3 大模型分析并生成结构化研究报告。 参数 类型 必填 说明 topic string ✅ 研究主题 depth string ❌ 研究深度："detailed"(默认) 或 "brief" 示例调用： 请用 hy3_research 研究"新能源汽车电池回收技术的现状与挑战"，depth=detailed 💻 hy3_code_review — 代码评审助手 对代码进行多维度审查：Bug 检测、性能分析、安全审计、优化建议。 参数 类型 必填 说明 code string ✅ 需审查的完整代码 language string ❌ 编程语言，默认 "auto" review_focus string ❌ 审查重点："comprehensive"(默认)、"security"、"performance"、"bugs" 示例调用： 请用 hy3_code_review 审查以下代码，重点关注安全问题： [贴入代码] 📚 hy3_doc_qa — 文档问答助手 读取本地文档，由 Hy3 基于文档内容精准回答。 参数 类型 必填 说明 file_path string ✅ 文档的本地路径 question string ✅ 你想问的问题 支持格式：.txt .md .py .js .ts .json .csv .html .css .yaml 示例调用： 请用 hy3_doc_qa 读取 /path/to/report.md，回答"报告中有哪些关键数据指标？" 📊 hy3_data_analyze — 数据分析助手 读取 CSV 或 JSON 数据，由 Hy3 进行深度分析和洞察输出。 参数 类型 必填 说明 file_path string ✅ 数据文件路径（.csv/.json） analysis_goal string ❌ 分析目标，默认 "全面分析" 示例调用： 请用 hy3_data_analyze 分析 /path/to/sales.csv，"分析各季度的销售趋势并找出异常数据" 💬 hy3_chat — 通用对话助手 与 Hy3 自由对话，适用于其他工具未覆盖的灵活场景。 参数 类型 必填 说明 message string ✅ 你想说的话或问题 system_prompt string ❌ 设定 AI 角色与行为 技术细节 MCP 协议: 使用 Python FastMCP 框架，遵循标准 stdio 传输模式 Hy3 调用: 通过 OpenAI 兼容接口，支持 HY3_API_KEY、HY3_BASE_URL、HY3_MODEL 环境变量 数据源: DuckDuckGo 网页搜索（无需额外 API Key）、本地文件读取 安全: API Key 仅通过环境变量传入，代码中无硬编码 环境变量 变量名 必填 默认值 说明 HY3_API_KEY ✅ - Hy3 API 密钥 HY3_BASE_URL ❌ https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1 API 端点 HY3_MODEL ❌ hunyuan-pro 模型名称 手动测试
三大功能 🔬 深度研究 (Deep Research) 输入研究主题，Hy3 将自动完成： 研究规划 — 将主题拆解为子问题，生成搜索关键词 资料搜索 — 自动搜索相关网页资料 报告撰写 — 基于搜索结果生成 1500-3000 字专业研究报告 执行摘要 — 提炼核心发现的简明摘要 💻 代码分析 (Code Analysis) 粘贴代码或上传代码文件，Hy3 将提供： 代码概览与核心功能解读 执行逻辑与关键流程分析 潜在 Bug、性能隐患、安全问题诊断 具体优化建议与最佳实践 1-10 分代码质量评分 📚 文档问答 (Document Q&A) 上传多个文档（支持 PDF、DOCX、TXT、代码文件等），向 Hy3 提问： 基于文档内容精准回答 引用原始段落作为证据 明确标注信息缺失情况
本项目是腾讯犀牛鸟实战计划 [Issue #4](Tencent-Hunyuan#4) 的完整实现。所有智能任务（研究规划、报告生成、代码分析、文档问答）均通过调用 **Hy3 API**（OpenAI 兼容接口）完成，不涉及模型训练、微调或本地推理。 三大功能 ### 🔬 深度研究 (Deep Research) 输入研究主题，Hy3 将自动完成： 1. **研究规划** — 将主题拆解为子问题，生成搜索关键词 2. **资料搜索** — 自动搜索相关网页资料 3. **报告撰写** — 基于搜索结果生成 1500-3000 字专业研究报告 4. **执行摘要** — 提炼核心发现的简明摘要 ### 💻 代码分析 (Code Analysis) 粘贴代码或上传代码文件，Hy3 将提供： - 代码概览与核心功能解读 - 执行逻辑与关键流程分析 - 潜在 Bug、性能隐患、安全问题诊断 - 具体优化建议与最佳实践 - 1-10 分代码质量评分 ### 📚 文档问答 (Document Q&A) 上传多个文档（支持 PDF、DOCX、TXT、代码文件等），向 Hy3 提问： - 基于文档内容精准回答 - 引用原始段落作为证据 - 明确标注信息缺失情况
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三大功能
🔬 深度研究 (Deep Research)
输入研究主题，Hy3 将自动完成：
💻 代码分析 (Code Analysis)
粘贴代码或上传代码文件，Hy3 将提供：
📚 文档问答 (Document Q&A)
上传多个文档（支持 PDF、DOCX、TXT、代码文件等），向 Hy3 提问：