查询用户可用的 MCP <p> 可见性规则： 1. scope=SYSTEM 且 enabled=1 → 所有用户可见 2. scope=DEPT 且 deptId 在用户部门及其祖先链中 → 部门及子部门可见 3. scope=USER 且 resourceId 在 grantIds 中 → 通过

查询用户可用的模型 <p> 可见性规则同 McpConfigInfra.listVisibleMcps </p> @param ancestorDeptIds 用户部门及其所有祖先部门的 ID 集合（含自身部门） @param grantResourceIds 通过 eh_resource_gra

查询用户可用的技能 <p> 可见性规则同 McpConfigInfra.listVisibleMcps </p> @param ancestorDeptIds 用户部门及其所有祖先部门的 ID 集合（含自身部门） @param grantResourceIds 通过 eh_resource_gra

读取 Redis 备份 @param userId 用户 ID @param sessionId 会话 ID @return 工作区 @author TellyJiang @since 2026-04-16

加载会话记忆 @param userId 用户 ID @param sessionId 会话 ID @return 会话记忆 @author TellyJiang @since 2026-04-11

为指定用户构建 Toolkit（含记忆工具 + MCP 服务 + Skill 技能） @param userId 当前用户 ID @param sessionId 当前会话 ID @return 已注册完所有工具的 Toolkit

加载当前用户可用的全部 MCP 配置（自建 + 系统授权）

加载当前用户可用的全部 Skill 配置（自建 + 系统授权）

用户登出

判断路径是否匹配规则

将完整问答回合合并到工作区；若上一条是仅包含用户消息的占位回合，则直接补齐助手回复。 @param rounds 当前工作区回合列表 @param userMessage 用户消息 @param assistantMessage 助手回复 @param modelName 模型名称 @param

标准化路径

分页查询历史记录

解析 zip 并过滤指定目录

解析命令参数

解析环境变量

解析 GitHub URL 支持格式： - https://github.com/owner/repo/tree/branch/path - https://github.com/owner/repo - https://github.com/owner/repo/tree/branch (root

从 ModelScope URL 解析出 owner 和 skill_name URL 格式: https://modelscope.cn/skills/@owner/skill-name 或: https://www.modelscope.cn/skills/@owner/skill-name

解析 zip 路径，提取 skill 名和相对路径 单技能路径：glmv-stock-analyst/SKILL.md → skillName=glmv-stock-analyst, relative=SKILL.md 技能集合：skills/glmv-stock-analyst/SKILL.md

解析 ZIP 路径，提取 skill 名和相对路径 逻辑与 SkillInstallService.parseSkillPath 完全一致

在回合结束时回写 memory 的短期与长期记忆 @param session 当前会话 @param modelConfig 模型配置 @param userMsg 用户消息 @param assistantReply 助手回复 @author TellyJiang @since 2026-04

将用户画像同步写入结构化记忆表 @param profile 用户画像 @author TellyJiang @since 2026-04-11

准备工作目录：从 S3 下载 ZIP 并解压 目录结构：{baseDir}/{configId}/ 如果 ZIP 包含单一根目录（如 GitHub 下载的 servers-main/），自动提升到该目录 @return 解压后的有效工作目录绝对路径

业务处理 <p>在参数校验通过后执行，包含具体的业务逻辑（如数据库操作、状态变更等）。</p> @param request 请求参数 @return 业务处理结果

将画像投影为结构化记忆 @param profile 用户画像 @return 结构化记忆列表 @author TellyJiang @since 2026-04-14

渲染默认 Memory 模板 @param userId 用户 ID @return Markdown 内容 @author TellyJiang @since 2026-04-11

校验当前登录用户可用的对话模型 @param modelConfigId 模型配置 ID @return 可用模型配置 @author TellyJiang @since 2026-04-18

重置用户的 API Key（生成新密钥） @param userId 用户 ID @return 新的 API Key 实体

解析模型实例 @param modelName 模型名称 @return 模型实例 @author TellyJiang @since 2026-04-14

重启 MCP Server

撤销 MCP 工具授权

尝试执行 npm run build（如果 package.json 中有 build 脚本）

保存助手消息到数据库

保存对话摘要类长期记忆 @param userId 用户 ID @param sessionId 会话 ID @param content 摘要内容 @param importance 重要性 @param roundStartNo 起始回合 @param roundEndNo 结束回合 @ret

创建实例

去重后保存单条记忆到 Milvus（含重要性评分） @param userId 用户 ID @param sessionId 会话 ID @param memoryText 记忆内容 @param importance 重要性评分（0.0~1.0）

扫描 Hub 安装包的所有文件

扫描上传文件

计算画像字段重要度 @param profile 用户画像 @param memoryKey 记忆键 @param content 内容 @return 重要度 @author TellyJiang @since 2026-04-14

计算结构化记忆重要度 @param item 结构化记忆 @return 重要度 @author TellyJiang @since 2026-04-14

并行搜索所有 Hub

查询用户的权限码列表 查询链路: eh_user_role → eh_role_permission → eh_permission.perm_code

查询用户的角色码列表 查询链路: eh_user_role → eh_role.role_code

判断是否跳过该文件

判断 ZIP 条目是否跳过

启动 MCP Server

停止 MCP Server

Anthropic 接口测试：POST /v1/messages <p> Anthropic 使用 x-api-key 头，且没有 /models 端点， 发送一个 max_tokens=1 的请求来验证密钥有效性