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package mcpTool
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import (
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"context"
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"encoding/json"
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"errors"
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"fmt"
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"github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
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)
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func init() {
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RegisterTool(&RequirementAnalyzer{})
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}
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type RequirementAnalyzer struct{}
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// RequirementAnalysisRequest 需求分析请求
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type RequirementAnalysisRequest struct {
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UserRequirement string `json:"userRequirement"`
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}
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// RequirementAnalysisResponse 需求分析响应
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type RequirementAnalysisResponse struct {
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AIPrompt string `json:"aiPrompt"` // 给AI的提示词
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}
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// New 返回工具注册信息
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func (t *RequirementAnalyzer) New() mcp.Tool {
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return mcp.NewTool("requirement_analyzer",
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mcp.WithDescription(`** 智能需求分析与模块设计工具 - 首选入口工具（最高优先级）**
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** 重要提示：这是所有MCP工具的首选入口，请优先使用！**
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** 核心能力：**
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作为资深系统架构师，智能分析用户需求并自动设计完整的模块架构
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** 核心功能：**
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1. **智能需求解构**：深度分析用户需求，识别核心业务实体、业务流程、数据关系
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2. **自动模块设计**：基于需求分析，智能确定需要多少个模块及各模块功能
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3. **字段智能推导**：为每个模块自动设计详细字段，包含数据类型、关联关系、字典需求
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4. **架构优化建议**：提供模块拆分、关联设计、扩展性等专业建议
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** 输出内容：**
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- 模块数量和架构设计
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- 每个模块的详细字段清单
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- 数据类型和关联关系设计
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- 字典需求和类型定义
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- 模块间关系图和扩展建议
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** 适用场景：**
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- 用户需求描述不完整，需要智能补全
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- 复杂业务系统的模块架构设计
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- 需要专业的数据库设计建议
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- 想要快速搭建生产级业务系统
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** 推荐工作流：**
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requirement_analyzer → gva_analyze → gva_execute → 其他辅助工具
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`),
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mcp.WithString("userRequirement",
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mcp.Required(),
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mcp.Description("用户的需求描述，支持自然语言，如：'我要做一个猫舍管理系统，用来录入猫的信息，并且记录每只猫每天的活动信息'"),
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),
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)
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}
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// Handle 处理工具调用
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func (t *RequirementAnalyzer) Handle(ctx context.Context, request mcp.CallToolRequest) (*mcp.CallToolResult, error) {
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userRequirement, ok := request.GetArguments()["userRequirement"].(string)
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if !ok || userRequirement == "" {
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return nil, errors.New("参数错误：userRequirement 必须是非空字符串")
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}
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// 分析用户需求
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analysisResponse, err := t.analyzeRequirement(userRequirement)
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if err != nil {
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return nil, fmt.Errorf("需求分析失败: %v", err)
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}
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// 序列化响应
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responseData, err := json.Marshal(analysisResponse)
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if err != nil {
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return nil, fmt.Errorf("序列化响应失败: %v", err)
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||
}
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return &mcp.CallToolResult{
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Content: []mcp.Content{
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mcp.NewTextContent(string(responseData)),
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},
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}, nil
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}
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// analyzeRequirement 分析用户需求 - 专注于AI需求传递
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func (t *RequirementAnalyzer) analyzeRequirement(userRequirement string) (*RequirementAnalysisResponse, error) {
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// 生成AI提示词 - 这是唯一功能
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aiPrompt := t.generateAIPrompt(userRequirement)
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return &RequirementAnalysisResponse{
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AIPrompt: aiPrompt,
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}, nil
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}
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// generateAIPrompt 生成AI提示词 - 智能分析需求并确定模块结构
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func (t *RequirementAnalyzer) generateAIPrompt(userRequirement string) string {
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prompt := fmt.Sprintf(`# 智能需求分析与模块设计任务
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## 用户原始需求
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%s
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## 核心任务
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你需要作为一个资深的系统架构师，深度分析用户需求，智能设计出完整的模块架构。
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## 分析步骤
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### 第一步：需求解构分析
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请仔细分析用户需求，识别出：
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1. **核心业务实体**（如：用户、商品、订单、疫苗、宠物等）
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2. **业务流程**（如：注册、购买、记录、管理等）
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3. **数据关系**（实体间的关联关系）
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4. **功能模块**（需要哪些独立的管理模块）
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### 第二步：模块架构设计
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基于需求分析，设计出模块架构，格式如下：
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**模块1：[模块名称]**
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- 功能描述：[该模块的核心功能]
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- 主要字段：[列出关键字段，注明数据类型]
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- 关联关系：[与其他模块的关系，明确一对一/一对多]
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- 字典需求：[需要哪些字典类型]
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**模块2：[模块名称]**
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||
- 功能描述：[该模块的核心功能]
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||
- 主要字段：[列出关键字段，注明数据类型]
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||
- 关联关系：[与其他模块的关系]
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||
- 字典需求：[需要哪些字典类型]
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**...**
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### 第三步：字段详细设计
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为每个模块详细设计字段：
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#### 模块1字段清单：
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- 字段名1 (数据类型) - 字段描述 [是否必填] [关联信息/字典类型]
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- 字段名2 (数据类型) - 字段描述 [是否必填] [关联信息/字典类型]
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- ...
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#### 模块2字段清单：
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- 字段名1 (数据类型) - 字段描述 [是否必填] [关联信息/字典类型]
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- ...
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## 智能分析指导原则
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### 模块拆分原则
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1. **单一职责**：每个模块只负责一个核心业务实体
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2. **数据完整性**：相关数据应该在同一模块中
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3. **业务独立性**：模块应该能够独立完成特定业务功能
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4. **扩展性考虑**：为未来功能扩展预留空间
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### 字段设计原则
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1. **必要性**：只包含业务必需的字段
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2. **规范性**：遵循数据库设计规范
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3. **关联性**：正确识别实体间关系
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4. **字典化**：状态、类型等枚举值使用字典
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### 关联关系识别
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- **一对一**：一个实体只能关联另一个实体的一个记录
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- **一对多**：一个实体可以关联另一个实体的多个记录
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- **多对多**：通过中间表实现复杂关联
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## 特殊场景处理
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### 复杂实体识别
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当用户提到某个概念时，要判断它是否需要独立模块：
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- **字典处理**：简单的常见的状态、类型（如：开关、性别、完成状态等）
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- **独立模块**：复杂实体（如：疫苗管理、宠物档案、注射记录）
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## 输出要求
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### 必须包含的信息
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1. **模块数量**：明确需要几个模块
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2. **模块关系图**：用文字描述模块间关系
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3. **核心字段**：每个模块的关键字段（至少5-10个）
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4. **数据类型**：string、int、bool、time.Time、float64等
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5. **关联设计**：明确哪些字段是关联字段
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6. **字典需求**：列出需要创建的字典类型
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### 严格遵循用户输入
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- 如果用户提供了具体字段，**必须使用**用户提供的字段
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- 如果用户提供了SQL文件，**严格按照**SQL结构设计
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- **不要**随意发散，**不要**添加用户未提及的功能
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---
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**现在请开始深度分析用户需求："%s"**
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请按照上述框架进行系统性分析，确保输出的模块设计既满足当前需求，又具备良好的扩展性。`, userRequirement, userRequirement)
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return prompt
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}
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