完成「用大模型测试您的 mcp」章节

.vscode/tabs.my-browser.json

@@ -67,7 +67,7 @@
                   "url"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_screenshot",
@@ -96,7 +96,7 @@
                   "name"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_click",
@@ -113,7 +113,7 @@
                   "selector"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_fill",
@@ -135,7 +135,7 @@
                   "value"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_select",
@@ -157,7 +157,7 @@
                   "value"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_hover",
@@ -174,7 +174,7 @@
                   "selector"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_evaluate",
@@ -191,7 +191,7 @@
                   "script"
                 ]
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             },
             {
               "name": "k_get_full_page_text",
@@ -200,13 +200,13 @@
                 "type": "object",
                 "properties": {}
               },
-              "enabled": false
+              "enabled": true
             }
           ],
           "enableWebSearch": false,
           "temperature": 0.6,
           "contextLength": 20,
-          "systemPrompt": "",
+          "systemPrompt": "猫娘",
           "parallelToolCalls": true
         }
       }

plugin-tutorial/usage/connect-llm.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 如果需要使用「交互测试」来在和大模型的交互中测试 MCP 工具的性能，你需要首先需要在 OpenMCP 配置大模型。
 
-:::warning
+:::warning 协议兼容性警告
 目前 OpenMCP 只支持符合 OpenAI 接口规范的 大模型服务，其他大模型的调用需要请通过 [newApi](https://github.com/QuantumNous/new-api) 进行转发或者自行实现。
 
 目前市面上主流的如下模型我们都是支持的，如果遇到大模型连接的问题，请随时 [[channel|联系我们]]。

plugin-tutorial/usage/multi-server.md

@@ -1 +1,14 @@
 # 连接多个 MCP 服务器
+
+openmcp 支持连接多个 MCP 服务器。
+
+假设你现在想要实现一个可以自动查阅资料并且整理成 word 文档的 agent，你可以这样做：
+
+1. 找到能进行网络搜索的 mcp：[crawl4ai mcp](https://github.com/LSTM-Kirigaya/openmcp-tutorial/tree/main/crawl4ai-mcp)
+2. 找到能进行 word 操作的 mcp：[Office-Word-MCP-Server](https://github.com/GongRzhe/Office-Word-MCP-Server)
+3. 在 openmcp 中把它们组合起来。
+4. 自动完成你的任务！
+
+假设，我们已经连接了第一个 mcp，也就是 crawl4ai mcp，我们可以添加额外的 mcp 服务器：
+
+![](./images/add-new-mcp.png)

plugin-tutorial/usage/test-with-llm.md

@@ -1 +1,72 @@
 # 用大模型测试您的 mcp
+
+如果您完成了 [[connect-llm|连接 mcp 服务器]] 这一步，那么您就可以开始测试您的 mcp 了。
+
+在 [[put-into-llm|扔进大模型里面测测好坏！]] 中，我们已经通过一个简单的例子来展示来如何使用大模型测试您的 mcp。因此，这篇文章更多是讲解不便在「快速开始」中赘述的细节。
+
+
+和大模型交互时，有一些参数可以选择，也就是输入框下面那一排按钮，我来简单介绍一下。
+
+## 选择模型
+
+顾名思义，你可以在这里切换你的模型。值得一提的是，openmcp 会以单条对话为粒度来记录每一条对话使用的模型。您可以利用这一特性来进行混合模型测试。
+
+如果你没有找到你想要的模型，或是想要添加额外的模型，请移步 [[connect-llm|连接 mcp 服务器]] 来了解如何添加模型。
+
+## 系统提示词
+
+您可以在这里选择和添加系统提示词。
+
+![](./images/system-prompt.png)
+
+openmcp 默认将您的系统提示词保存在 `~/.openmcp/nedb/systemPrompt.db` 中。您可以通过 nedb 来进行反序列化和拷贝。
+
+
+## 提词
+
+您可以利用该模块来调用 mcp 服务器提供的 prompt 功能，生成的 prompt 字段会作为富文本被插入您的对话中。
+
+![](./images/prompt.png)
+
+## 资源
+
+您可以利用该模块来调用 mcp 服务器提供的 resource 功能，生成的 resource 字段会作为富文本被插入您的对话中。
+
+![](./images/resource.png)
+
+:::warning openmcp 不负责 resource 的数据持久化！
+请注意！每次对话完成后 resource 是否会被保存到磁盘完全由 mcp server 作者决定，openmcp 不负责 resource 的数据持久化！如果您发现关闭 openmcp 再打开，resource 彩蛋为空，这不是 openmcp 的 bug，而是 mcp server 作者没有支持数据持久化！
+:::
+
+
+## 允许模型在单轮回复中调用多个工具
+
+大模型在进行工具调用时，有时候会将在一次回复中要求调用多次工具，比如你想要同时获取三个网页的内容翻译，大模型可能会同时调用三次「网络搜索」工具（如果你提供了的话）。多次工具使用时，openmcp 会如此渲染调用执行过程：
+
+![](./images/parallel-tool-call.png)
+
+openmcp 输入框的按钮中的「允许模型在单轮回复中调用多个工具」默认是点亮的。也就是允许大模型可以在一次回复中调用多次工具。
+
+有的时候，我们希望命令一条条执行，就可以选择把这个按钮熄灭。
+
+:::warning 协议兼容性警告
+有的厂商（比如 gemini）不一定严格支持了 openai 协议，对于不支持 「允许模型在单轮回复中调用多个工具」的厂商，openmcp 的后端会自动将该选项关闭。
+:::
+
+
+## 温度参数
+
+温度参数越高，生成内容的随机性越强，对于通用大模型，个人建议参数为 0.6 ~ 0.7，会是一个适用于通用型任务的数值。OpenMCP 提供的默认值为 0.6。
+
+## 上下文长度
+
+上下文长度代表了大模型的最大上下文轮数，默认值为 20。举个例子，如果你和大模型对话产生了 40 轮数据（工具调用条数+你的问题数量+大模型回答的次数总共 40 个），那么下一次对话 openmcp 只会发送最后 20 条数据给大模型。
+
+:::warning 上下文长度不要太小！
+我们强烈不推荐你将这个数值设置低于 20，因为大模型接受工具调用的结果需要和之前的调用请求一一对应。如果不对应，大模型会返回注入 400 这样的错误。遇到这样的错误，请从最初一句话重启或者新开一个「交互测试」。
+:::
+
+## MCP 服务器超时
+
+MCP 服务器默认超时时间为 30 秒，如果您的 mcp 服务器需要更长的时间才能完成任务，您可以通过「设置」「通用」来设置超时时间，单位为秒，该设置全局生效。
+