需通过mcp协议接入外部搜索服务：一、启用mcp server并注册search_web http工具；二、部署python搜索代理服务（如flask+serapi）；三、在自定义模型配置中绑定mcp地址及工具；四、发送测试指令并验证日志与响应。
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如果您希望在WorkBuddy中为自定义大模型（如本地部署的DeepSeek、MiniMax或GLM）赋予实时网络搜索能力，则需通过ToolCalling机制接入外部搜索服务。该能力依赖于WorkBuddy对MCP（Model Context Protocol）标准的支持，并要求模型具备函数调用识别能力。以下是实现此功能的具体步骤：
一、启用MCP Server并配置搜索工具端点
WorkBuddy需运行一个兼容MCP v0.3+协议的Tool Server，用于接收模型生成的tool_call请求并执行真实搜索动作。系统内置轻量级MCP代理，支持HTTP方式注册外部工具服务。
1、打开WorkBuddy客户端，进入【设置】→【AI模型】→【高级设置】→【MCP Server管理】。
2、点击【启用MCP Server】开关，确认端口为默认8081（可修改，但须与后续工具服务监听端口一致）。
3、在“外部工具注册列表”中点击【新增工具】，填写名称为search_web，类型选择http。
4、在URL字段填入搜索服务地址：http://127.0.0.1:9001/search（该地址需由您自行部署的搜索代理提供，支持GET或POST）。
5、勾选【启用参数校验】，并在Schema字段粘贴标准JSON Schema，声明必需参数query（字符串）、max_results（整数，默认5）。
二、部署轻量搜索代理服务
该代理负责将MCP格式的tool_call转换为实际搜索引擎请求（如SerpAPI、You.com API或本地DuckDuckGo封装），并将结果按MCP规范结构化返回。WorkBuddy不内置搜索逻辑，必须由用户部署独立服务。
1、创建Python脚本search_proxy.py，使用Flask启动HTTP服务，监听端口9001。
2、在代码中定义POST /search接口，解析请求体中的query字段，调用SerpAPI（需提前申请key）获取前5条结果。
3、将SerpAPI响应中的title、link、snippet字段映射为MCP要求的content数组，每项含type:"text"及text值。
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4、确保响应头包含Content-Type: application/json，且HTTP状态码为200，body结构符合MCP tool_result格式：{"content": [{"type": "text", "text": "..." }], "status": "success"}。
三、在自定义模型配置中绑定MCP工具集
仅当模型配置页明确启用Tool Calling且指定MCP Server地址时，模型输出的function call才会被WorkBuddy拦截并路由至已注册工具。未绑定则视为普通文本输出。
1、返回【AI模型】主页面，找到目标自定义模型（如DeepSeek-Coder-1.3b），点击右侧【编辑】。
2、在“推理参数”区域展开【Tool Calling设置】，将MCP Server地址设为：http://127.0.0.1:8081。
3、在“可用工具列表”中勾选已注册的search_web工具，取消勾选其他非必要工具以降低幻觉风险。
4、在“系统提示词模板”末尾追加说明：你具备调用search_web工具的能力，仅当用户明确要求查询实时信息、新闻、股价、天气或未掌握的事实性内容时才触发该工具。。
四、验证搜索技能是否生效
测试环节需绕过缓存与本地fallback路径，直接触发模型生成tool_call指令。若返回纯文本答案而非调用请求，说明工具链任一环节未就绪。
1、新建临时聊天窗口，在输入框发送指令：查一下今天特斯拉上海工厂的最新招聘岗位。
2、观察WorkBuddy日志面板（可通过【帮助】→【开发者日志】开启），确认出现类似“[MCP] received tool_call: search_web with {query: '特斯拉上海工厂 招聘'}”的日志行。
3、检查search_proxy.py控制台是否收到/9001/search请求，并打印出SerpAPI返回的JSON结果。
4、若最终回复中包含来自网页的真实标题与链接，则证明搜索技能已成功集成；若回复为“我无法访问互联网”，请检查MCP Server是否运行、工具URL是否可达、模型是否识别到tool calling语法。
