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Copilot Instructions for pikapython-c

项目架构概览

• 本项目为面向 PikaPython 的 AI 驱动 Python-C 编译加速器与自动化验证平台。
• 主要组件：
  • Client.py：核心入口，负责与 MCP 服务端交互，管理会话、工具加载、LLM 初始化和代理图构建。
  • MCP_server.py：MCP 服务端，基于 FastMCP，注册文件读写等工具，供客户端调用。
  • MCP_config.py：配置文件，包含模型、API、超参数等关键配置。
  • Prompt.py：存放自动化测试/验证相关的 prompt 模板。

关键开发流程

• 启动流程：
  1. Client.py 初始化 MCP 客户端（通过 StdioServerParameters 启动 MCP_server.py）。
  2. 加载工具（如文件读写），绑定到 LLM。
  3. 构建代理图（StateGraph），实现 agent-tool 交互。
• 工具注册与调用：
  • 服务端通过 @mcp.tool() 装饰器注册工具（如 read_file, write_file）。
  • 客户端通过 LLM 工具绑定和 agent graph 调用工具。
• 配置管理：
  • 所有模型、API、超参数均在 MCP_config.py 配置，需统一引用。

项目约定与模式

• 所有文件路径需使用 Linux 风格（如 ./ 前缀）。
• 工具函数需通过 MCP 工具注册，便于 agent 自动发现和调用。
• 分支命名采用 Feat_xxx 约定，贡献流程见 README。
• 测试/验证逻辑建议集中在 Prompt.py，便于 prompt 复用。

依赖与集成

• 依赖 langchain_openai, langchain_mcp_adapters, fastmcp 等库。
• LLM 相关参数（如模型名、API key）需从 MCP_config.py 读取。
• MCP 工具与 LLM 通过 bind_tools 集成。

示例：注册与调用工具

# 服务端注册工具
@mcp.tool()
def read_file(file_path: str) -> str:
    ...

# 客户端调用工具
self.mcp_tools = await load_mcp_tools(self.session)
self.llm_with_tools = llm.bind_tools(self.mcp_tools)

重要文件参考

• Client.py：agent 入口与主流程
• MCP_server.py：工具注册与服务端逻辑
• MCP_config.py：统一配置
• Prompt.py：自动化验证模板

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如有不清楚或遗漏的部分，请反馈以便进一步完善说明。