✨ feat(config): 新增多 LLM 提供商支持与账号数据看板

- 新增多 LLM 提供商管理功能，支持添加、删除和切换不同 API 提供商
- 新增账号数据看板，支持可视化展示用户核心指标和笔记点赞排行
- 新增自动获取并保存 xsec_token 功能，提升登录体验
- 新增退出登录功能，支持重新扫码登录
- 新增用户 ID 验证和保存功能，确保账号信息准确性

♻️ refactor(config): 重构配置管理和 LLM 服务调用

- 重构配置管理器，支持多 LLM 提供商配置和兼容旧配置自动迁移
- 重构 LLM 服务调用逻辑，统一从配置管理器获取激活的提供商信息
- 重构 MCP 客户端，增加单例模式和自动重试机制，提升连接稳定性
- 重构数据看板页面，优化用户数据获取和可视化展示逻辑

🐛 fix(mcp): 修复 MCP 连接和登录状态检查问题

- 修复 MCP 客户端初始化问题，避免重复握手
- 修复登录状态检查逻辑，自动获取并保存 xsec_token
- 修复获取我的笔记列表功能，支持通过用户 ID 准确获取
- 修复 JSON-RPC 通知格式问题，确保与 MCP 服务兼容

📝 docs(config): 更新配置文件和代码注释

- 更新配置文件结构，新增多 LLM 提供商配置字段
- 更新代码注释，明确各功能模块的作用和调用方式
- 更新用户界面提示信息，提供更清晰的操作指引

config copy.json

@@ -0,0 +1,10 @@
+{
+    "api_key": "sk-d212b926f51f4f0f9297629cd2ab77b4",
+    "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
+    "sd_url": "http://127.0.0.1:7860",
+    "mcp_url": "http://localhost:18060/mcp",
+    "model": "deepseek-reasoner",
+    "persona": "温柔知性的时尚博主",
+    "auto_reply_enabled": false,
+    "schedule_enabled": false
+}

config.json

@@ -1,10 +1,25 @@
 {
-    "api_key": "sk-d212b926f51f4f0f9297629cd2ab77b4",
+    "api_key": "sk-NPZECL5m3BmZv0S9YO9KOd179pepRH08iYeAn1Tk07Jux9Br",
-    "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
+    "base_url": "https://wolfai.top/v1",
     "sd_url": "http://127.0.0.1:7860",
     "mcp_url": "http://localhost:18060/mcp",
-    "model": "deepseek-reasoner",
+    "model": "gemini-3-flash-preview",
     "persona": "温柔知性的时尚博主",
     "auto_reply_enabled": false,
-    "schedule_enabled": false
+    "schedule_enabled": false,
+    "my_user_id": "69872540000000002303cc42",
+    "active_llm": "wolfai",
+    "llm_providers": [
+        {
+            "name": "默认",
+            "api_key": "sk-d212b926f51f4f0f9297629cd2ab77b4",
+            "base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
+        },
+        {
+            "name": "wolfai",
+            "api_key": "sk-NPZECL5m3BmZv0S9YO9KOd179pepRH08iYeAn1Tk07Jux9Br",
+            "base_url": "https://wolfai.top/v1"
+        }
+    ],
+    "xsec_token": "ABS1TagQqhCpZmeNlq0VoCfNEyI6Q83GJzjTGJvzEAq5I="
 }

config_manager.py

@@ -20,6 +20,9 @@ DEFAULT_CONFIG = {
     "persona": "温柔知性的时尚博主",
     "auto_reply_enabled": False,
     "schedule_enabled": False,
+    "my_user_id": "",
+    "active_llm": "",
+    "llm_providers": [],
 }
 
 
@@ -80,3 +83,79 @@ class ConfigManager:
     def ensure_workspace(self):
         """确保工作空间目录存在"""
         os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
+
+    # ---------- 多 LLM 提供商管理 ----------
+
+    def get_llm_providers(self) -> list[dict]:
+        """获取所有 LLM 提供商配置"""
+        providers = self._config.get("llm_providers", [])
+        # 兼容旧配置: 如果 providers 为空但有 api_key，自动迁移
+        if not providers and self._config.get("api_key"):
+            default_provider = {
+                "name": "默认",
+                "api_key": self._config["api_key"],
+                "base_url": self._config.get("base_url", "https://api.openai.com/v1"),
+            }
+            providers = [default_provider]
+            self._config["llm_providers"] = providers
+            self._config["active_llm"] = "默认"
+            self.save()
+        return providers
+
+    def get_llm_provider_names(self) -> list[str]:
+        """获取所有提供商名称列表"""
+        return [p["name"] for p in self.get_llm_providers()]
+
+    def get_active_llm(self) -> dict | None:
+        """获取当前激活的 LLM 提供商配置"""
+        active_name = self._config.get("active_llm", "")
+        for p in self.get_llm_providers():
+            if p["name"] == active_name:
+                return p
+        # 没找到就返回第一个
+        providers = self.get_llm_providers()
+        return providers[0] if providers else None
+
+    def add_llm_provider(self, name: str, api_key: str, base_url: str) -> str:
+        """添加一个 LLM 提供商，返回状态消息"""
+        name = name.strip()
+        if not name:
+            return "❌ 名称不能为空"
+        if not api_key.strip():
+            return "❌ API Key 不能为空"
+        providers = self.get_llm_providers()
+        for p in providers:
+            if p["name"] == name:
+                return f"❌ 名称「{name}」已存在，请换一个"
+        providers.append({
+            "name": name,
+            "api_key": api_key.strip(),
+            "base_url": (base_url or "https://api.openai.com/v1").strip().rstrip("/"),
+        })
+        self._config["llm_providers"] = providers
+        if not self._config.get("active_llm"):
+            self._config["active_llm"] = name
+        self.save()
+        return f"✅ 已添加「{name}」"
+
+    def remove_llm_provider(self, name: str) -> str:
+        """删除一个 LLM 提供商"""
+        providers = self.get_llm_providers()
+        new_providers = [p for p in providers if p["name"] != name]
+        if len(new_providers) == len(providers):
+            return f"⚠️ 未找到「{name}」"
+        self._config["llm_providers"] = new_providers
+        if self._config.get("active_llm") == name:
+            self._config["active_llm"] = new_providers[0]["name"] if new_providers else ""
+        self.save()
+        return f"✅ 已删除「{name}」"
+
+    def set_active_llm(self, name: str):
+        """切换当前激活的 LLM 提供商"""
+        self._config["active_llm"] = name
+        # 同步到兼容字段
+        p = self.get_active_llm()
+        if p:
+            self._config["api_key"] = p["api_key"]
+            self._config["base_url"] = p["base_url"]
+        self.save()

llm_service.py

@@ -127,6 +127,9 @@ class LLMService:
             "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
             "Content-Type": "application/json",
         }
+        if json_mode:
+            user_message = user_message + "\n请以json格式返回。"
+
         payload = {
             "model": self.model,
             "messages": [
@@ -164,10 +167,18 @@ class LLMService:
         """获取可用模型列表"""
         url = f"{self.base_url}/models"
         headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
-        resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
+        try:
-        resp.raise_for_status()
+            resp = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
-        data = resp.json()
+            resp.raise_for_status()
-        return [item["id"] for item in data.get("data", [])]
+            text = resp.text.strip()
+            if not text:
+                logger.warning("GET %s 返回空响应", url)
+                return []
+            data = resp.json()
+            return [item["id"] for item in data.get("data", [])]
+        except Exception as e:
+            logger.warning("获取模型列表失败 (%s): %s", url, e)
+            return []
 
     def generate_copy(self, topic: str, style: str) -> dict:
         """生成小红书文案"""

mcp_client.py

@@ -16,6 +16,17 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 MCP_DEFAULT_URL = "http://localhost:18060/mcp"
 MCP_TIMEOUT = 60  # 秒
 
+# 全局客户端缓存 —— 同一 URL 复用同一实例，避免反复 initialize
+_client_cache: dict[str, "MCPClient"] = {}
+
+
+def get_mcp_client(base_url: str = MCP_DEFAULT_URL) -> "MCPClient":
+    """获取 MCP 客户端（单例），同一 URL 复用同一实例"""
+    if base_url not in _client_cache:
+        _client_cache[base_url] = MCPClient(base_url)
+    client = _client_cache[base_url]
+    return client
+
 
 class MCPClient:
     """小红书 MCP 服务的 HTTP 客户端封装"""
@@ -29,14 +40,22 @@ class MCPClient:
 
     # ---------- 底层通信 ----------
 
-    def _call(self, method: str, params: dict = None) -> dict:
+    def _call(self, method: str, params: dict = None, *,
-        """发送 JSON-RPC 请求到 MCP 服务"""
+              is_notification: bool = False) -> dict:
+        """发送 JSON-RPC 请求到 MCP 服务
+        
+        Args:
+            is_notification: 若为 True 则不带 id（JSON-RPC 通知）
+        """
         payload = {
             "jsonrpc": "2.0",
             "method": method,
             "params": params or {},
-            "id": str(uuid.uuid4()),
         }
+        # JSON-RPC 通知不带 id
+        if not is_notification:
+            payload["id"] = str(uuid.uuid4())
+
         headers = {}
         if self._session_id:
             headers["mcp-session-id"] = self._session_id
@@ -50,6 +69,11 @@ class MCPClient:
                 self._session_id = resp.headers["mcp-session-id"]
 
             resp.raise_for_status()
+
+            # 通知不一定有响应体
+            if is_notification:
+                return {"status": "notified"}
+
             data = resp.json()
             if "error" in data:
                 logger.error("MCP error: %s", data["error"])
@@ -74,19 +98,38 @@ class MCPClient:
                 "clientInfo": {"name": "xhs-autobot", "version": "2.0.0"}
             })
             if "error" not in result:
-                # 发送 initialized 通知
+                # 发送 initialized 通知（JSON-RPC 通知不带 id）
-                self._call("notifications/initialized", {})
+                self._call("notifications/initialized", {},
+                           is_notification=True)
                 self._initialized = True
             return result
         return {"status": "already_initialized"}
 
+    def _reset(self):
+        """重置初始化状态（下次调用会重新握手）"""
+        self._initialized = False
+        self._session_id = None
+
     def _call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict = None) -> dict:
-        """调用 MCP 工具"""
+        """调用 MCP 工具，400 错误时自动重试一次"""
         self._ensure_initialized()
         result = self._call("tools/call", {
             "name": tool_name,
             "arguments": arguments or {}
         })
+
+        # 如果返回 400 相关错误，重置并重试一次
+        if isinstance(result, dict) and "error" in result:
+            err_msg = str(result["error"])
+            if "400" in err_msg or "Bad Request" in err_msg:
+                logger.warning("MCP 400 错误，重置会话后重试: %s", tool_name)
+                self._reset()
+                self._ensure_initialized()
+                result = self._call("tools/call", {
+                    "name": tool_name,
+                    "arguments": arguments or {}
+                })
+
         # 提取文本和图片内容
         if isinstance(result, dict) and "content" in result:
             texts = []
@@ -319,3 +362,9 @@ class MCPClient:
             "user_id": user_id,
             "xsec_token": xsec_token,
         })
+
+    # ---------- 登录管理 ----------
+
+    def delete_cookies(self) -> dict:
+        """删除 cookies，重置登录状态"""
+        return self._call_tool("delete_cookies", {})

requirements.txt

@@ -1,3 +1,4 @@
 gradio>=4.0.0
 requests>=2.28.0
 Pillow>=9.0.0
+matplotlib>=3.5.0