# 例如，将团队的工具仓库克隆到 ~/git/team-toolsgit clone https://github.com/your-org/team-tools.git ~/git/team-tools
# 在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中设置环境变量export JARVIS_TOOL_LOAD_DIRS="~/git/team-tools"

import configparserfrom typing import Dict, Any
class ReadIniSectionTool:    # 1. 工具名称 (必须与文件名 "read_ini_section" 匹配)    name = "read_ini_section"        # 2. 工具描述 (给AI看，必须清晰)    description = "读取 .ini 格式的配置文件中指定 section 的所有内容。"        # 3. 参数定义 (使用JSON Schema)    parameters = {        "type": "object",        "properties": {            "file_path": {                "type": "string",                "description": "要读取的 .ini 文件的完整路径。"            },            "section_name": {                "type": "string",                "description": "要读取的配置项所在的 section 名称。"            }        },        "required": ["file_path", "section_name"]    }
    # 4. (可选) 前置检查    @staticmethod    def check() -> bool:        # 这里的依赖 'configparser' 是标准库，所以我们直接返回 True。        # 如果你的工具依赖第三方库，可以在这里检查。        # try:        #     import some_dependency        # except ImportError:        #     print("警告: 'some_dependency' 未安装，'read_ini_section' 工具已禁用。")        #     return False        return True
    # 5. 执行逻辑    def execute(self, args: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:        file_path = args.get("file_path")        section_name = args.get("section_name")
        try:            if not file_path or not section_name:                raise ValueError("错误：必须同时提供 file_path 和 section_name。")
            config = configparser.ConfigParser()            if not config.read(file_path):                raise FileNotFoundError(f"错误：配置文件 '{file_path}' 不存在或无法读取。")
            if not config.has_section(section_name):                raise ValueError(f"错误：在配置文件中未找到名为 '{section_name}' 的 section。")
            section_content = dict(config.items(section_name))            return {                "success": True,                "stdout": str(section_content),                "stderr": ""            }        except Exception as e:            return {                "success": False,                "stdout": "",                "stderr": f"执行工具时发生错误: {str(e)}"            }

JARVIS_MCP:  - type: "stdio"    name: "my_cli_tools"    command: "/path/to/your/tool_program --json-rpc"    enable: true

JARVIS_MCP:  - type: "sse"    name: "realtime_data_service"    base_url: "https://api.example.com/mcp"    api_key: "your-secret-api-key"    api_key_header: "Authorization" # 例如，如果需要 "Authorization: your-secret-api-key"    enable: true

JARVIS_MCP:  - type: "streamable"    name: "large_file_processor"    base_url: "https://stream.example.com/api"    enable: true

import osfrom typing import Generator, List, Tuplefrom jarvis.jarvis_platform.base import BasePlatform
class MyLLMPlatform(BasePlatform):
    def __init__(self):        super().__init__()        # 在这里初始化API客户端、会话等        self.api_key = os.getenv("MYLLM_API_KEY")        if not self.api_key:            raise ValueError("环境变量 MYLLM_API_KEY 未设置")        self._current_model = "default-model"        self._conversation_history = []
    @classmethod    def platform_name(cls) -> str:        # 这个名称将用于 config.yaml 中的 JARVIS_PLATFORM        return "my_llm"
    def name(self) -> str:        return f"MyLLMPlatform ({self._current_model})"
    def set_model_name(self, model_name: str):        self._current_model = model_name
    def get_model_list(self) -> List[Tuple[str, str]]:        # 返回你的平台支持的模型列表        return [("default-model", "默认模型"), ("pro-model", "专业模型")]
    def chat(self, message: str) -> Generator[str, None, None]:        # 在这里实现与你的LLM API的交互逻辑        # ... 调用API ...        # 假设API返回一个完整的字符串        # for char in api_response:        #     yield char        self._conversation_history.append({"role": "user", "content": message})                # 模拟流式响应        response_text = f"模拟回复 {message}"         self._conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})        yield response_text
    def set_system_prompt(self, message: str):        # 实现设置系统提示词的逻辑        self._conversation_history.insert(0, {"role": "system", "content": message})
    def delete_chat(self) -> bool:        # 清空对话历史        self._conversation_history = []        return True
    def upload_files(self, file_list: List[str]) -> bool:        # 如果不支持，直接返回False        print("MyLLM 平台不支持文件上传。")        return False
    def support_upload_files(self) -> bool:        return False            def support_web(self) -> bool:        return False
    def save(self, file_path: str) -> bool:        # 可选实现        return False
    def restore(self, file_path: str) -> bool:        # 可选实现        return False

JARVIS_PLATFORM: my_llmJARVIS_MODEL: pro-model # 可选，根据你的实现