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MCP 开发实战 - 开发一个使用 Chroma mcp 的客户端(踩坑记录)

首先是 chroma-mcp 服务，这里有巨坑！巨坑！！

chroma-mcp

首先是开源项目地址，先 fork 一份

https://github.com/chroma-core/chroma-mcp

小坑

首先源码中 transport 为 stdio 且不能修改

而 stdio 是给 curosor mcp server 用的，这里要用 Http 服务，所以要改

现在要加上环境变量，另外源码前面要接受这个 args ，自行添加即可

mcp.run(transport=args.transport)

中坑

官方的启动方式文档里会有这么一段

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if __name__ == "__main__":
    mcp.run(
        transport="streamable-http",
        host="127.0.0.1",
        port=4200,
        path="/my-custom-path",
        log_level="debug",
    )

但是实际上 mcp.run 方法源码里并不接受后面的那堆参数

port 等参数应该在这里提供

mcp = FastMCP("chroma", port=8000)

巨坑！

这是个史诗级别巨坑，我甚至怀疑官方有没有在 docker 部署这个服务

将这个 docker image 启动后，映射了默认端口 8000 ，但实际上没法访问到！没法访问！！！

随后我试了自行搭建最小 mcp 服务部署，发现只要是在 Docker 内就没法访问，而启动日志会告诉你 127.0.0.1 已经开启了，并且在容器内是可以访问的

好了，如果你到这里没有发现上面那句话的问题，那你也要踩这个坑，哈哈

原因是 127.0.0.1 只监听到了本地 ip 访问，并没有监听到容器的网络访问，所以要修改 host

这也是我为什么怀疑官方并没有测试这个镜像的原因

mcp = FastMCP("chroma", port= 8080, host="0.0.0.0")

环境变量

于是，这个镜像启动的环境变量如下

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CHROMA_HOST=10.11.12.10
CHROMA_PORT=48000
CHROMA_SSL=false
CHROMA_CLIENT_TYPE=http
CHROMA_TRANSPORT=streamable-http

启动时需要带上参数 -i -t ，否则容器会几秒后退出

启动后应该可以访问到 ip:port/mcp 会给出一段数据

至此，容器应该能成功部署，并且在 cursor mcp 服务中应该能挂载上去了

mcp 客户端

这里使用 fastmcp 库来开发

有兴趣的小伙伴直接使用 cursor 生成代码即可

要注意以下几个问题:

  1. 流式输出会导致不好判断 AI 返回的内容是否要调用 mcp 服务，这里的判断要记录流式输出内容判断，因为输出 mcp 这个字符串时可能会分开输出
  2. AI 调用 mcp 服务时参数可能会有问题，将报错还给 AI ，让 AI 重试，记得设置最大重试次数

这里给出几个关键的代码部分，剩下的拼接可以扔给 cursor 完成。这部分的代码我也是通过 cursor 写的

获取可用工具

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try:
        async with Client(url) as client:
            tools = await client.list_tools()
            tool_names = [tool.name for tool in tools]
            logger.info(f"获取到{len(tool_names)}个可用工具: {', '.join(tool_names)}")
            return tool_names
    except Exception as e:
        logger.error(f"获取MCP工具列表失败: {str(e)}", exc_info=True)
        return []

调用工具

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# call_streaming_model
result = await client.call_tool(tool_name, params)
            
# 处理结果，FastMCP的call_tool返回的是一个列表
if result and isinstance(result, list) and len(result) > 0:
    # 获取第一个结果项的文本内容
    if hasattr(result[0], 'text'):
        result_text = result[0].text
    else:
        # 如果没有text属性，尝试转换为字符串
        result_text = str(result[0])

从 AI 回复中提取 mcp 调用

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def _extract_tool_calls(self, text: str) -> List[Dict[str, Any]]:
    """从响应文本中提取MCP工具调用"""
    tool_calls = []
    # 使用正则表达式匹配 ```mcp ... ``` 代码块
    pattern = r"```mcp\s*([\s\S]*?)\s*```"
    matches = re.finditer(pattern, text)
    
    match_count = 0
    for match in matches:
        match_count += 1
        try:
            tool_call_json = match.group(1).strip()
            logger.info(f"提取到工具调用JSON文本: {tool_call_json}")
            
            # 尝试解析JSON
            try:
                tool_call = json.loads(tool_call_json)
                
                # 验证工具调用格式
                if "tool" in tool_call and "params" in tool_call:
                    tool_name = tool_call["tool"]
                    params = tool_call["params"]
                    logger.info(f"解析工具调用: tool={tool_name}, params={params}")
                    
                    # 检查工具是否可用
                    if tool_name in self.available_tools:
                        tool_calls.append(tool_call)
                        logger.info(f"有效工具调用: tool={tool_name}")
                    else:
                        logger.warning(f"工具不可用: {tool_name}, 可用工具: {self.available_tools}")
                else:
                    missing_fields = []
                    if "tool" not in tool_call:
                        missing_fields.append("tool")
                    if "params" not in tool_call:
                        missing_fields.append("params")
                    logger.warning(f"工具调用格式不完整，缺少字段: {', '.join(missing_fields)}, 原始JSON: {tool_call_json}")
            except json.JSONDecodeError as e:
                logger.error(f"工具调用JSON解析错误: {str(e)}, 位置: {e.pos}, 行: {e.lineno}, 列: {e.colno}, 原始文本: {tool_call_json}")
                continue
        except Exception as e:
            logger.error(f"处理工具调用时发生未知错误: {str(e)}, 原始匹配: {match.group(0)[:100]}...", exc_info=True)
            continue
            
    logger.info(f"从文本中提取到{len(tool_calls)}/{match_count}个有效工具调用")
    return tool_calls

调用 MCP 并重试

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async def _call_tool_streaming(self, tool_name: str, params: Dict[str, Any]) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""调用MCP工具

Args:
    tool_name: 工具名称
    params: 工具参数
    
Yields:
    工具调用结果的输出
"""
logger.info(f"开始调用工具: tool_name={tool_name}, params={params}")

# 设置最大尝试次数
MAX_ATTEMPTS = 5
attempt = 1

if not tool_name:
    error_msg = "❌ 工具名称不能为空"
    logger.error(error_msg)
    yield error_msg
    return
    
if tool_name not in self.available_tools:
    available_tools_str = ", ".join(self.available_tools) if self.available_tools else "无可用工具"
    error_msg = f"⚠️ 工具 '{tool_name}' 不可用。可用工具: {available_tools_str}"
    logger.warning(f"工具不可用: {tool_name}, 可用工具: {self.available_tools}")
    yield error_msg
    return

# 记录参数历史，以便检测AI是否修改了参数
params_history = []

# 重试循环
while attempt <= MAX_ATTEMPTS:
    logger.info(f"尝试 #{attempt}/{MAX_ATTEMPTS} 调用工具: {tool_name}")
    
    # 记录本次参数
    params_str = json.dumps(params, ensure_ascii=False)
    params_history.append(params_str)
    
    # 初始化错误标志
    has_error = False
    error_message = ""
    
    try:
        # 记录开始调用工具的时间
        start_time = asyncio.get_event_loop().time()
        
        # 流式调用MCP工具并实时返回结果
        logger.info(f"开始调用MCP工具 (尝试 #{attempt}): tool_name={tool_name}, mcp_url={self.mcp_url}")
        yield f"✅ 工具 '{tool_name}' 调用中 (尝试 #{attempt}/{MAX_ATTEMPTS})...\n"
        
        # 调用工具并流式返回结果
        result_count = 0
        total_size = 0
        result_chunks = []  # 收集所有结果块
        
        try:
            async for result_chunk in call_mcp_tool_streaming(tool_name, params, self.mcp_url):
                result_count += 1
                total_size += len(result_chunk)
                result_chunks.append(result_chunk)
                
                logger.info(f"工具调用返回结果块 #{result_count}: 大小={len(result_chunk)}, 内容={result_chunk[:50]}...")
                
                # 检查是否为错误消息
                if result_chunk.startswith("工具调用错误:"):
                    has_error = True
                    error_message = result_chunk
                    logger.warning(f"工具调用返回错误: {error_message}")
                
                # 正常返回结果块
                yield result_chunk
            
            # 记录工具调用完成的时间和统计信息
            end_time = asyncio.get_event_loop().time()
            duration = end_time - start_time
            logger.info(f"工具调用完成 (尝试 #{attempt}): tool_name={tool_name}, 用时={duration:.2f}秒, 返回了{result_count}个结果块, 总大小={total_size}字节")
            
            if result_count == 0:
                logger.warning(f"工具调用没有返回任何结果: {tool_name}")
                yield "工具调用没有返回任何结果"
                has_error = True
                error_message = "工具调用没有返回任何结果"
        except Exception as e:
            logger.error(f"工具调用过程中发生错误: {str(e)}", exc_info=True)
            error_msg = f"工具调用过程中发生错误: {str(e)}"
            yield error_msg
            has_error = True
            error_message = error_msg
        
        # 结束当前调用的结果块
        yield "\n"
        
        # 如果调用成功或已达到最大尝试次数，则退出循环
        if not has_error or attempt >= MAX_ATTEMPTS:
            if has_error and attempt >= MAX_ATTEMPTS:
                logger.warning(f"工具 {tool_name} 调用在 {MAX_ATTEMPTS} 次尝试后仍然失败")
                yield f"\n已达到最大尝试次数 ({MAX_ATTEMPTS})，工具调用仍然失败。"
            break
        
        # 否则，准备重试
        retry_prompt = f"\n工具调用失败: {error_message}\n\n请修正参数并重新尝试。这是第 {attempt}/{MAX_ATTEMPTS} 次尝试。"
        yield retry_prompt
        
        # 生成AI响应以获取修正后的参数
        try:
            # 构造简单的提示，让AI提供修正后的参数
            ai_prompt = f"工具 '{tool_name}' 调用失败: {error_message}\n请提供修正后的参数。只需要回复JSON格式的参数部分，不要包含其他内容。"
            
            # 标记是否接收到了新参数
            received_new_params = False
            
            # 使用流式响应获取AI的建议
            ai_response = ""
            logger.info(f"请求AI提供修正后的参数 (尝试 #{attempt})")
            
            yield "\n等待AI修正参数...\n"
            
            # 使用_get_ai_streaming_response获取AI响应
            async for ai_chunk in self._get_ai_streaming_response(ai_prompt):
                ai_response += ai_chunk
                
                # 尝试从响应中提取JSON参数
                json_match = re.search(r'({[\s\S]*?})', ai_response)
                if json_match and not received_new_params:
                    try:
                        json_str = json_match.group(1)
                        new_params = json.loads(json_str)
                        
                        # 检查是否与之前的参数相同
                        new_params_str = json.dumps(new_params, ensure_ascii=False)
                        if new_params_str not in params_history:
                            logger.info(f"AI提供了新的参数: {new_params_str}")
                            params = new_params  # 更新参数
                            received_new_params = True
                            yield f"\nAI提供了新的参数: json\n{json.dumps(new_params, indent=2, ensure_ascii=False)}\n"
                        else:
                            logger.warning("AI提供的参数与之前尝试的参数相同")
                            yield "\nAI提供的参数与之前尝试的相同，仍将重试...\n"
                    except json.JSONDecodeError:
                        # 继续收集更多响应，可能JSON尚未完整
                        pass
            
            # 如果没有成功提取到新参数，记录警告
            if not received_new_params:
                logger.warning(f"无法从AI响应中提取有效的JSON参数: {ai_response}")
                yield "\n无法获取有效的参数修正，将使用原参数重试...\n"
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"获取AI参数修正时出错: {str(e)}", exc_info=True)
            yield f"\n获取参数修正失败: {str(e)}，将使用原参数重试...\n"
        
        # 增加尝试次数
        attempt += 1
        
    except Exception as e:
        error_msg = f"❌ 工具 '{tool_name}' 调用失败: {str(e)}"
        logger.error(f"工具调用异常: {error_msg}", exc_info=True)
        yield error_msg
        
        # 如果未达到最大尝试次数，准备重试
        if attempt < MAX_ATTEMPTS:
            retry_prompt = f"\n工具调用异常: {str(e)}\n\n请修正参数并重新尝试。这是第 {attempt}/{MAX_ATTEMPTS} 次尝试。"
            yield retry_prompt
            attempt += 1
        else:
            logger.warning(f"工具 {tool_name} 调用在 {MAX_ATTEMPTS} 次尝试后仍然失败")
            yield f"\n已达到最大尝试次数 ({MAX_ATTEMPTS})，工具调用仍然失败。"
            break

入口

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@chat_bp.route('/stream', methods=['GET', 'POST'])
def stream_chat():
    """流式聊天接口 - 支持SSE事件流和MCP工具调用
    
    两种使用模式:
    1. 双阶段模式：先通过GET请求建立连接，获取sessionId，再通过POST请求发送消息
    2. 单阶段模式：直接通过POST请求发送消息并返回流式响应
    """
    
    # 获取会话ID (共同处理GET和POST请求)
    if request.method == 'POST':
        data = request.get_json()
        sessionId = data.get('sessionId')
        create_new_stream = data.get('createStream', False)  # 新增参数，指示是否创建新的流连接
        logger.info(f"收到POST流式请求: sessionId={sessionId}, createStream={create_new_stream}")
    else:
        sessionId = request.args.get('sessionId')
        create_new_stream = False
        logger.info(f"收到GET流式请求: sessionId={sessionId}")
        
    # 如果没有会话ID，创建一个新的
    if not sessionId:
        sessionId = str(uuid.uuid4())
        logger.info(f"生成新的会话ID: {sessionId}")
    
    # 如果是GET请求或者POST请求带有createStream=True参数，创建新的SSE流
    if request.method == 'GET' or create_new_stream:
        def generate_session():
            logger.debug(f"开始生成SSE会话: sessionId={sessionId}")
            yield f"data: {json.dumps({'type': 'session_id', 'session_id': sessionId})}\n\n"
            logger.debug(f"已发送会话ID: {sessionId}")
            
            # 创建响应队列
            response_queue = queue.Queue()
            active_streams[sessionId] = response_queue
            logger.debug(f"已创建响应队列: sessionId={sessionId}")
            
            # 如果是POST请求且带有消息，则处理消息
            if request.method == 'POST' and create_new_stream:
                userInput = data.get('message')
                if userInput:
                    logger.info(f"处理POST流式请求中的消息: sessionId={sessionId}, message={userInput[:50]}...")
                    # 获取或创建聊天会话
                    modelType = data.get('modelType', 'deepseek')
                    systemPrompt = data.get('systemPrompt', '')
                    mcp_url = data.get('mcpUrl') or get_env_variable("MCP_URL")
                    
                    mcpChat = mcpChatSessions.get(sessionId)
                    if not mcpChat:
                        logger.info(f"创建新的MCP聊天会话: sessionId={sessionId}, modelType={modelType}")
                        mcpChat = MCPChat(modelType, systemPrompt)
                        mcpChatSessions[sessionId] = mcpChat
                        
                        # 如果提供了自定义MCP URL，设置它
                        if mcp_url and mcp_url != mcpChat.mcp_url:
                            logger.info(f"设置自定义MCP URL: {mcp_url}")
                            mcpChat.mcp_url = mcp_url
                    
                    # 定义回调函数和工具调用标志
                    has_tool_call_flag = [False]
                    
                    # 在单独的线程中处理消息
                    logger.debug(f"启动异步处理线程: sessionId={sessionId}")
                    thread = threading.Thread(
                        target=process_async_response,
                        args=(sessionId, mcpChat, userInput, response_queue, has_tool_call_flag)
                    )
                    thread.daemon = True
                    thread.start()
            
            try:
                while True:
                    try:
                        # 非阻塞方式获取响应，如果没有则短暂休眠
                        item = response_queue.get(block=False)
                        if item is None:  # 结束信号
                            logger.debug(f"收到结束信号: sessionId={sessionId}")
                            yield f"data: {json.dumps({'type': 'end'})}\n\n"
                            break
                        else:
                            logger.debug(f"发送SSE数据: {item[:100]}...")
                            yield item
                    except queue.Empty:
                        # 等待一段时间后再次检查
                        time.sleep(0.1)
            finally:
                # 清理
                if sessionId in active_streams:
                    logger.debug(f"清理响应队列: sessionId={sessionId}")
                    del active_streams[sessionId]
                    
        return Response(
            stream_with_context(generate_session()),
            mimetype='text/event-stream',
            headers={
                'Cache-Control': 'no-cache',
                'X-Accel-Buffering': 'no',
                'Connection': 'keep-alive'
            }
        )
    
    # 处理常规的POST请求 - 接收用户消息并生成响应
    userInput = data.get('message')
    modelType = data.get('modelType', 'deepseek')
    systemPrompt = data.get('systemPrompt', '')
    mcp_url = data.get('mcpUrl') or get_env_variable("MCP_URL")
    
    if not userInput:
        return jsonify({"error": "消息内容不能为空"}), 400
    
    # 获取或创建聊天会话
    mcpChat = mcpChatSessions.get(sessionId)
    if not mcpChat:
        logger.info(f"创建新的MCP聊天会话: sessionId={sessionId}, modelType={modelType}")
        mcpChat = MCPChat(modelType, systemPrompt)
        mcpChatSessions[sessionId] = mcpChat
        
        # 如果提供了自定义MCP URL，设置它
        if mcp_url and mcp_url != mcpChat.mcp_url:
            logger.info(f"设置自定义MCP URL: {mcp_url}")
            mcpChat.mcp_url = mcp_url
            
    # 检查是否有活动的流
    if sessionId not in active_streams:
        logger.warning(f"未找到活动的流连接: sessionId={sessionId}")
        return jsonify({
            "error": "没有找到活动的流连接，请先建立GET连接或使用createStream=true",
            "sessionId": sessionId
        }), 400
    
    # 获取响应队列
    response_queue = active_streams[sessionId]
    has_tool_call_flag = [False]  # 用于跟踪是否有工具调用
    
    # 启动处理线程
    logger.debug(f"启动异步处理线程: sessionId={sessionId}")
    thread = threading.Thread(
        target=process_async_response,
        args=(sessionId, mcpChat, userInput, response_queue, has_tool_call_flag)
    )
    thread.daemon = True
    thread.start()
    
    return jsonify({"status": "processing", "sessionId": sessionId})

# 将异步处理逻辑抽取为单独的函数，便于重用
def process_async_response(sessionId, mcpChat, userInput, response_queue, has_tool_call_flag):
    """在单独的线程中处理异步模型调用"""
    
    # 用于收集完整的AI响应
    complete_response = ""
    
    # 定义两参数的回调函数
    def simple_callback(chunk, is_complete):
        nonlocal complete_response
        
        # 记录接收到的AI输出
        logger.debug(f"AI输出: sessionId={sessionId}, chunk={chunk}, is_complete={is_complete}")
        
        # 添加到完整响应
        complete_response += chunk
        
        # 发送原始块给客户端
        if chunk and chunk.strip():  # 确保只有非空内容才发送
            response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': chunk})}\n\n")
        
        if is_complete:
            # AI响应完成，处理完整响应
            logger.info(f"AI响应完成: sessionId={sessionId}")
            logger.info(f"完整响应: {complete_response}")
            
            # 检测并处理工具调用
            process_complete_response(complete_response, response_queue)
            
            # 发送结束信号
            response_queue.put(None)
    
    # 处理完整响应中的工具调用
    def process_complete_response(response_text, response_queue):
        """处理完整响应中的工具调用"""
        # 使用正则表达式匹配所有 ```mcp ... ``` 代码块
        pattern = r"```mcp\s*([\s\S]*?)\s*```"
        matches = re.finditer(pattern, response_text)
        
        tool_calls_found = False
        
        for match in matches:
            tool_call_text = match.group(1).strip()
            logger.info(f"检测到工具调用: {tool_call_text}")
            tool_calls_found = True
            has_tool_call_flag[0] = True
            
            # 处理工具调用
            process_tool_call(tool_call_text, response_queue)
        
        if not tool_calls_found:
            logger.info("未检测到工具调用")
    
    # 处理单个工具调用
    def process_tool_call(tool_call_text, response_queue):
        """处理工具调用"""
        try:
            # 解析工具调用JSON
            tool_call = json.loads(tool_call_text)
            tool_name = tool_call.get("tool")
            params = tool_call.get("params", {})
            
            logger.info(f"解析工具调用: tool_name={tool_name}, params={params}")
            
            # 通知前端有工具调用
            response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'tool_call'})}\n\n")
            
            # 创建新的事件循环来执行工具调用
            tool_loop = asyncio.new_event_loop()
            
            def run_tool_call():
                asyncio.set_event_loop(tool_loop)
                try:
                    # 在新事件循环中执行工具调用
                    tool_loop.run_until_complete(execute_tool_and_send_results(tool_name, params, response_queue))
                finally:
                    tool_loop.close()
            
            # 创建并启动线程来执行工具调用
            tool_thread = threading.Thread(target=run_tool_call)
            tool_thread.daemon = True
            tool_thread.start()
            
            # 等待工具调用线程完成
            logger.info(f"等待工具调用完成: tool_name={tool_name}")
            tool_thread.join()
            logger.info(f"工具调用线程已完成: tool_name={tool_name}")
            
        except json.JSONDecodeError as e:
            error_msg = f"❌ 工具调用格式错误: {tool_call_text}, 错误: {str(e)}"
            logger.error(f"工具调用JSON解析错误: {error_msg}")
            response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': error_msg})}\n\n")
        except Exception as e:
            error_msg = f"❌ 工具调用处理失败: {str(e)}"
            logger.error(f"工具调用处理异常: {error_msg}", exc_info=True)
            response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': error_msg})}\n\n")
    
    # 异步执行工具调用并发送结果
    async def execute_tool_and_send_results(tool_name, params, response_queue):
        """异步执行工具调用并发送结果"""
        try:
            # 调用工具并获取结果
            logger.debug(f"开始流式调用工具: tool_name={tool_name}")
            tool_responses = []
            async for result_chunk in mcpChat._call_tool_streaming(tool_name, params):
                # 发送工具调用结果给客户端
                logger.debug(f"工具调用结果: {result_chunk[:100]}...")
                response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': result_chunk})}\n\n")
                tool_responses.append(result_chunk)
            
            logger.info(f"工具调用完成，共发送了 {len(tool_responses)} 个结果块")
        except Exception as e:
            error_msg = f"❌ 工具 '{tool_name}' 调用失败: {str(e)}"
            logger.error(f"工具调用失败: {error_msg}", exc_info=True)
            response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'chunk', 'content': error_msg})}\n\n")
    
    # 创建新的事件循环
    loop = asyncio.new_event_loop()
    asyncio.set_event_loop(loop)
    
    try:
        # 启动异步流式响应，直接使用符合参数要求的回调函数
        logger.info(f"开始获取流式响应: sessionId={sessionId}, userInput={userInput[:50]}...")
        async def run_streaming():
            # 直接传递callback参数
            await mcpChat.get_streaming_response(userInput, simple_callback)
            
        loop.run_until_complete(run_streaming())
    except Exception as e:
        error_message = str(e)
        logger.error(f"流式处理错误: {error_message}", exc_info=True)
        response_queue.put(f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'error': error_message})}\n\n")
        response_queue.put(None)  # 发送结束信号
    finally:
        loop.close()

# 存储活动的流连接
active_streams = {}

流式对话 - 前端代码

核心就一个 API 请求，主要是用 axios 启动 SSE 方式建立推送流
关于 SSE 可以去搜一下

ts
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export const sendStreamingMCPChatMessage = async (
  data: MCPChatRequest,
  onChunk: (chunk: string, isComplete: boolean, hasToolCall: boolean) => void
): Promise<{ sessionId: string }> => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    let sessionId = data.sessionId || "";
    let hasToolCall = false;
    let buffer = "";

    // 创建 axios 请求配置
    const config = {
      method: "post",
      url: `${API_BASE_URL}/chat/stream`,
      data: {
        ...data,
        createStream: true,
      },
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Accept: "text/event-stream",
        "Cache-Control": "no-cache",
        Connection: "keep-alive",
      },
      responseType: "stream" as any,
      onDownloadProgress: (progressEvent: any) => {
        // 获取新到达的文本数据
        const rawText = progressEvent.event.target.response || "";
        // 如果有新数据
        if (rawText && rawText !== buffer) {
          // 提取新增部分
          const newText = rawText.substring(buffer.length);
          buffer = rawText; // 更新缓冲区

          // 处理新增的 SSE 数据
          const lines = newText.split("\n\n");

          for (const line of lines) {
            if (!line.trim()) continue;

            // 提取 data: 部分
            const match = line.match(/data: (.*)/);
            if (!match) continue;

            try {
              const eventData = JSON.parse(match[1]);
              console.log("收到SSE数据:", eventData);

              if (eventData.type === "chunk") {
                // 处理文本块
                onChunk(eventData.content, false, hasToolCall);
              } else if (eventData.type === "tool_call") {
                // 工具调用标记
                hasToolCall = true;
                onChunk("", false, true);
              } else if (eventData.type === "session_id") {
                // 保存会话ID
                sessionId = eventData.session_id;
                console.log("获取到会话ID:", sessionId);
              } else if (eventData.type === "end") {
                // 流结束
                console.log("流式输出结束");
                onChunk("", true, hasToolCall);
                resolve({ sessionId });
              } else if (eventData.type === "error") {
                // 错误处理
                console.error("流处理错误:", eventData.error);
                onChunk(`错误: ${eventData.error}`, false, hasToolCall);
              }
            } catch (error) {
              console.error("解析流事件失败:", error, "原始数据:", line);
            }
          }
        }
      },
    };

    // 发送请求
    axios(config)
      .then(() => {
        // 请求完成，如果没有通过 end 事件解析，在这里解析
        if (sessionId) {
          resolve({ sessionId });
        } else {
          resolve({ sessionId: "" });
        }
      })
      .catch((error) => {
        console.error("SSE请求失败:", error);
        reject(error);
      });
  });
};