🎨 更新项目版本

mcp/requirement_analyzer.go

@@ -0,0 +1,137 @@
+package mcpTool
+
+import (
+	"context"
+	"encoding/json"
+	"errors"
+	"fmt"
+
+	"github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
+)
+
+func init() {
+	RegisterTool(&RequirementAnalyzer{})
+}
+
+type RequirementAnalyzer struct{}
+
+// RequirementAnalysisRequest 需求分析请求
+type RequirementAnalysisRequest struct {
+	UserRequirement string `json:"userRequirement"`
+}
+
+// RequirementAnalysisResponse 需求分析响应
+type RequirementAnalysisResponse struct {
+	AIPrompt string `json:"aiPrompt"` // 给AI的提示词
+}
+
+// New 返回工具注册信息
+func (t *RequirementAnalyzer) New() mcp.Tool {
+	return mcp.NewTool("requirement_analyzer",
+		mcp.WithDescription(`**🚀 需求分析工具 - 首选入口工具（最高优先级）**
+
+**⭐ 重要提示：这是所有MCP工具的首选入口，请优先使用！**
+
+**🎯 核心职责：**
+将用户的自然语言需求转换为AI可理解的结构化提示词
+
+**📋 工作流程：**
+1. 接收用户自然语言需求描述
+2. 生成专业的AI提示词，要求AI将需求梳理为清晰的逻辑步骤：
+   - **1. 第一步功能描述**
+   - **2. 第二步功能描述** 
+   - **3. 第三步功能描述**
+   - **...**
+3. 指导后续使用 gva_auto_generate 工具进行代码生成
+
+**✅ 适用场景：**
+- 用户有新的业务需求需要开发
+- 需要创建新的功能模块
+- 想要快速搭建业务系统
+- 需求描述比较模糊，需要AI帮助梳理
+
+**❌ 不负责的事情：**
+- 不生成具体的包名和模块名（交给 gva_auto_generate）
+- 不进行代码生成（交给 gva_auto_generate）
+- 不创建数据库表结构（交给 gva_auto_generate）
+
+**🔄 推荐工作流：**
+requirement_analyzer → gva_auto_generate → 其他辅助工具
+
+`),
+		mcp.WithString("userRequirement",
+			mcp.Required(),
+			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'"),
+		),
+	)
+}
+
+// Handle 处理工具调用
+func (t *RequirementAnalyzer) Handle(ctx context.Context, request mcp.CallToolRequest) (*mcp.CallToolResult, error) {
+	userRequirement, ok := request.GetArguments()["userRequirement"].(string)
+	if !ok || userRequirement == "" {
+		return nil, errors.New("参数错误：userRequirement 必须是非空字符串")
+	}
+
+	// 分析用户需求
+	analysisResponse, err := t.analyzeRequirement(userRequirement)
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("需求分析失败: %v", err)
+	}
+
+	// 序列化响应
+	responseData, err := json.Marshal(analysisResponse)
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("序列化响应失败: %v", err)
+	}
+
+	return &mcp.CallToolResult{
+		Content: []mcp.Content{
+			mcp.NewTextContent(string(responseData)),
+		},
+	}, nil
+}
+
+// analyzeRequirement 分析用户需求 - 专注于AI需求传递
+func (t *RequirementAnalyzer) analyzeRequirement(userRequirement string) (*RequirementAnalysisResponse, error) {
+	// 生成AI提示词 - 这是唯一功能
+	aiPrompt := t.generateAIPrompt(userRequirement)
+
+	return &RequirementAnalysisResponse{
+		AIPrompt: aiPrompt,
+	}, nil
+}
+
+// generateAIPrompt 生成AI提示词 - 要求AI梳理逻辑为1xxx2xxx格式
+func (t *RequirementAnalyzer) generateAIPrompt(userRequirement string) string {
+	prompt := fmt.Sprintf(`# 🤖 AI需求逻辑梳理任务
+
+## 📝 用户原始需求
+%s
+
+## 🎯 AI任务要求
+请将上述用户需求梳理成清晰的逻辑步骤，格式要求：
+
+**1. 第一步功能描述**
+**2. 第二步功能描述**  
+**3. 第三步功能描述**
+**...**
+
+## 📋 梳理要求
+- 将需求拆解为具体的功能步骤
+- 每个步骤用数字编号（1、2、3...）
+- 步骤描述要清晰、具体、可执行
+- 按照业务逻辑顺序排列
+- 考虑数据流和用户操作流程
+
+## 🔄 后续流程
+梳理完成后，请使用 gva_auto_generate 工具进行代码生成：
+- gva_auto_generate 会根据梳理的逻辑步骤自动生成包名、模块名
+- gva_auto_generate 会设计数据表结构和API接口
+- gva_auto_generate 会生成完整的前后端代码
+
+
+现在请开始梳理用户需求："%s"`, userRequirement, userRequirement)
+
+	return prompt
+}