第一阶段：MCP Server 适配与标准接口化

目标：确保您的数字资源管理系统能够被 LangGraph 稳定调用。

1. 功能原子化：在您的 MCP Server 中至少实现以下三个核心工具：
   • search_resources(query)：模糊检索相关文档元数据。
   • get_resource_detail(resource_id)：获取特定文档的全文或结构化内容。
   • cross_reference_check(data_points)：利用本地数据库校验外部数据的准确性。
2. 部署 Transport 层：
   • 生产环境下，建议将 MCP Server 封装为 HTTP SSE 模式，方便 LangGraph 分布式调用，而非局限于本地 stdio。

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第二阶段：LangGraph 核心研究逻辑编排

目标：构建“状态机”，实现递归搜索与人工审批。

1. 定义 Graph State (状态定义)： 使用 Pydantic 定义研究过程中的全局状态。Pythonclass ResearchState(TypedDict): task: str # 原始需求 plan: List[str] # 拆解的步骤 context: List[Dict] # 已检索到的数字资源/网页内容 comparison_results: Dict # 跨系统比对的结论 report_draft: str # 报告草稿 awaiting_approval: bool # 是否处于人工介入状态
2. 构建节点 (Nodes)：
   • Planner：将任务拆解。
   • Researcher：循环调用您的 MCP 工具和外部搜索工具。
   • Analyzer：执行跨系统比对逻辑。
3. 设置人工干预点 (Checkpoints)： 在 Analyzer 之后、Writer 之前设置 interrupt_before=["writer"]。此时系统会挂起，允许用户在 LibreChat 中查看中间比对结果并给出修正意见。

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第三阶段：LibreChat 前端集成与 API 封装

目标：将复杂的后端逻辑简化为用户友好的对话界面。

1. 后端 API 包装：
   • 使用 FastAPI 封装 LangGraph。
   • 模拟 OpenAI API 格式（/v1/chat/completions）进行输出，这样 LibreChat 可以直接对接。
2. LibreChat 配置：
   • 开启 Artifacts：在 .env 中设置 ENABLE_ARTIFACTS=true，以便在大屏幕侧边栏展示生成的长篇报告。
   • 自定义 Agent：在 LibreChat UI 中创建一个“数字资源研究员”Agent，将其 Base URL 指向您的 FastAPI 地址。
3. 实现用户介入交互：
   • 当 LangGraph 需要用户反馈时，通过 API 返回一个带有特定前缀的消息（例如 [ACTION_REQUIRED]: 请确认研究大纲）。

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第四阶段：跨系统比对与长报告优化

目标：提升商业交付的专业性。

1. 比对算法优化： 在 LangGraph 的分析节点中，加入针对您特定行业的“冲突检测”逻辑（例如：如果内部资源显示日期 A，而 Web 搜索显示日期 B，自动标记为“高风险冲突”）。
2. 长报告模版化：
   • 利用 Markdown 渲染复杂表格。
   • 自动生成引用索引，通过 MCP 系统返回的 resource_id 自动对应到您系统中的原文链接。