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基座（cad_mcp_frame）: - 新增 RecvOneFrame: 以 '\n' 为消息边界分帧，去掉单次 recv(2048) 限制（上限 8MB）； 用 select 短探测兼容不发 '\n' 的旧客户端；clientSocket 设 SO_RCVTIMEO 防卸载卡死 - JSON-RPC id 支持 string/number；无 id 的通知不回包 - isError 映射: 协议级错误保留顶层 error，工具执行错误转 result.isError=true - 响应补 '\n' 作为消息边界 Agent（新增 dwg_review 包）: - mcp_client: 唯一 TCP/JSON-RPC 封装（单飞锁/分帧/重试/兼容 error 与 isError） - cad_tools: 从 tools/list 动态建表，含 15 个只读白名单 - phases: planning -> evidence -> review（受控只读取证子循环）-> report - annotator: 批注回写 AI_REVIEW 层，支持 dry-run 与撤销 - config: 配置全部走环境变量；Windows 下回退读注册表以读到新设的系统变量 其它: 新增 verify_mcp_frame.py 验证脚本；.gitignore 补 Python/AutoCAD 锁文件规则； ai.memory 记录架构决策与实测结论
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3.9 KiB
Python
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Python
"""集中配置：全部来自环境变量，禁止硬编码密钥。
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用法：所有模块统一 `from . import config` 后读取 config.XXX。
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"""
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import os
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from pathlib import Path
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# 仓库根目录（本文件位于 <root>/dwg_review/config.py）
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
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def _resolve_path(value: str) -> Path:
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"""相对路径按仓库根目录解析（避免依赖当前工作目录）。"""
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p = Path(value)
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return p if p.is_absolute() else (PROJECT_ROOT / p)
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def _read_env(name: str) -> str:
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"""读取环境变量。
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Windows 下新设置的系统/用户环境变量不会传播到**已启动**的进程，
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因此当前进程读不到时，回退到注册表中的 Machine / User 级环境变量。
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"""
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value = os.environ.get(name)
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if value:
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return value
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if os.name != "nt":
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return ""
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try:
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import winreg
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except ImportError: # pragma: no cover
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return ""
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locations = (
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(winreg.HKEY_LOCAL_MACHINE,
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r"SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment"),
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(winreg.HKEY_CURRENT_USER, r"Environment"),
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)
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for hive, subkey in locations:
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try:
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with winreg.OpenKey(hive, subkey) as key:
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value, _ = winreg.QueryValueEx(key, name)
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if value:
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return str(value)
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except OSError:
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continue
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return ""
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# CAD MCP 基座（TCP JSON-RPC）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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HOST = os.environ.get("CAD_MCP_HOST", "127.0.0.1")
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PORT = int(os.environ.get("CAD_MCP_PORT", "8080"))
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# 单次 TCP 调用超时（秒）
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CALL_TIMEOUT = float(os.environ.get("CAD_MCP_TIMEOUT", "30"))
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# 连接/超时类错误的重试次数（写类工具不重试）
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CALL_RETRIES = int(os.environ.get("CAD_MCP_RETRIES", "2"))
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# 帧大小上限（与基座 8MB 上限对齐，留余量）
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MAX_FRAME_BYTES = int(os.environ.get("MAX_FRAME_BYTES", str(4 * 1024 * 1024)))
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# LLM（默认 DeepSeek，视觉模型 deepseek-flash）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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API_KEY = _read_env("DEEPSEEK_API_KEY")
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BASE_URL = os.environ.get("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com")
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MODEL_NAME = os.environ.get("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-flash")
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LLM_TIMEOUT = float(os.environ.get("LLM_TIMEOUT", "120"))
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LLM_RETRIES = int(os.environ.get("LLM_RETRIES", "2"))
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 审查流程
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 审查清单路径
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CHECKLIST_PATH = _resolve_path(os.environ.get("REVIEW_CHECKLIST", "review_checklist.json"))
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# 最多审查多少个图框（0 = 全部）
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MAX_FRAMES = int(os.environ.get("MAX_FRAMES", "0"))
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# 每个图框取数据的条数上限
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FRAME_ENTITY_LIMIT = int(os.environ.get("FRAME_ENTITY_LIMIT", "200"))
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# 缩放后等待 CAD 渲染的秒数
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RENDER_WAIT = float(os.environ.get("RENDER_WAIT", "0.6"))
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# 审查阶段受控工具子循环的最大回合数
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REVIEW_MAX_ITERS = int(os.environ.get("REVIEW_MAX_ITERS", "4"))
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# 报告输出目录
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REPORT_DIR = _resolve_path(os.environ.get("REPORT_DIR", "reports"))
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# 批注回写使用的图层
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ANNOTATE_LAYER = os.environ.get("ANNOTATE_LAYER", "AI_REVIEW")
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 截图（视觉 token 成本控制）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 长边上限（下采样目标），0 表示不下采样
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IMAGE_MAX_EDGE = int(os.environ.get("IMAGE_MAX_EDGE", "1280"))
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# JPEG 质量
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IMAGE_JPEG_QUALITY = int(os.environ.get("IMAGE_JPEG_QUALITY", "80"))
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def has_api_key() -> bool:
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return bool(API_KEY.strip())
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