refactor(mcp): u6u_* tool 全面 rename 為 arcrun_* + 前綴收斂單一來源

零 u6u 洩漏（leo 要求 1）：connector tool 清單只剩 arcrun_*，並移除壞掉/ 重複的 u6u_ workflow tool（deploy/execute/get/list_workflows 由 arcrun_ push/run/get/list_workflows 取代）；MCP server name 也由 u6u-mcp-server 改 arcrun-mcp-server。前綴單一真相源（leo 要求 2）：新增 mcp/src/brand.ts（TOOL_PREFIX + toolName() helper），所有 server.tool() 註冊一律走 toolName("suffix")，前綴不再明碼散寫。未來 rebrand 只改 brand.ts 一行。 - 12 個獨有能力 tool rename（component/tag/gui/search_workflows） - 4 個重複/壞掉 tool 移除 - inter-tool hint、描述字串、註解內 u6u_ 名字全數更新 - tsc exit 0；vitest 19/19 綠 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_015d5jDbuqT5Htwv3Q88XXKk
2026-07-07 05:21:34 +00:00
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+import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
+import { toolName } from "../brand.js";
+import { z } from "zod";
+import { Env } from "../types.js";
+
+/**
+ * arcrun_search_workflows — 用自然語言找現成工作流（workflow-discovery R2）
+ *
+ * 北極星入口：AI 先查「有沒有現成工作流能做這件事」→ 找到就執行，別重造。
+ * 呼叫 cypher GET /workflows/search → 轉發 KBDB /entries/search（entry_type=workflow + 本租戶）。
+ * 優先語意搜尋；KBDB 未開 Vectorize → 自動降級關鍵字 + 回 capability_hint（不假裝語義）。
+ *
+ * 薄殼（rule 07）：只做參數轉換 + 呼叫 + 格式化，零業務邏輯。形態對齊 arcrun_search_components。
+ * flag 安全：AI 收到意圖時主動 call 一次，無輪詢/排程。
+ */
+export function registerSearchWorkflows(
+  server: McpServer,
+  env: Env,
+  orgNamespace: string,
+  partnerToken: string,
+) {
+  server.tool(
+    toolName("search_workflows"),
+    "用自然語言找現成的工作流（先查有沒有現成的能做這件事，找到就用，別重造）。例如：「把資料寫進 Google Sheets」、「每天抓 RSS 發通知」、「webhook 轉發到別的 API」。回傳本帳號下符合的工作流清單。",
+    {
+      query: z.string().describe("自然語言描述要找的工作流，如「把資料寫進 Google Sheets」"),
+    },
+    async ({ query }) => {
+      try {
+        if (!env.CYPHER_EXECUTOR) {
+          return {
+            content: [{ type: "text", text: "Error: CYPHER_EXECUTOR service binding is not configured." }],
+            isError: true,
+          };
+        }
+
+        const response = await env.CYPHER_EXECUTOR.fetch(
+          `http://cypher-executor/workflows/search?q=${encodeURIComponent(query)}`,
+          { method: "GET", headers: { "X-Arcrun-API-Key": partnerToken } },
+        );
+
+        if (!response.ok) {
+          const errorText = await response.text();
+          return {
+            content: [{ type: "text", text: `Search failed: ${errorText}` }],
+            isError: true,
+          };
+        }
+
+        const result = await response.json() as {
+          entries?: Array<{ page_name?: string; content?: string }>;
+          count?: number;
+          mode?: string;
+          capability_hint?: string;
+        };
+        const entries = result.entries ?? [];
+        const count = result.count ?? entries.length;
+
+        if (count === 0) {
+          const hint = result.capability_hint ? `\n\n（${result.capability_hint}）` : "";
+          return {
+            content: [{
+              type: "text",
+              text: `找不到符合「${query}」的現成工作流。可以用 arcrun_push_workflow 部署一個新的。${hint}`,
+            }],
+          };
+        }
+
+        // capability_hint 透傳給 AI：未開語義時 AI 看到就能主動問用戶要不要開 Vectorize（R2.3 閉環）。
+        const hintLine = result.capability_hint
+          ? `\n\n⚠️ ${result.capability_hint}`
+          : "";
+        return {
+          content: [{
+            type: "text",
+            text: `找到 ${count} 個工作流（mode: ${result.mode ?? "keyword"}）：\n${JSON.stringify(entries, null, 2)}${hintLine}`,
+          }],
+        };
+      } catch (error) {
+        return {
+          content: [{ type: "text", text: `Internal Error: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}` }],
+          isError: true,
+        };
+      }
+    }
+  );
+}