get_tool_list
List all research tools or get intelligent recommendations and a research strategy based on your query.
Instructions
获取研究可用的所有工具列表，或根据用户查询智能推荐最合适的工具并提供研究策略指导。
两种使用模式：
模式1：获取所有工具
直接调用，不传任何参数
返回所有可用工具的完整列表
用于了解系统中有哪些工具可用
模式2：智能工具推荐（推荐）
传入 user_query 参数
系统会根据查询内容智能推荐最合适的工具
返回推荐工具列表、参数建议和研究策略
适用于需要搜索、研究或查询的场景
参数说明：
user_query（可选，推荐模式必需）：用户的研究查询或问题
max_tools（可选）：推荐的最大工具数量，默认 5
max_iterations（可选）：最大搜索迭代次数，默认 3
prompt_mode（可选）：提示词模式，接受任何字符串值。预定义模式包括 tool_recommendation（默认，快速推荐）和 deep_research（深度研究）。用户也可以在 prompts/ 文件夹中创建自定义提示词模式，文件夹名称即为模式名称
返回内容： 模式1（获取所有工具）：
tools：所有工具的完整列表
total：工具总数
模式2（智能推荐）：
selected_tools：推荐的工具列表，包含工具名、参数建议和使用理由
research_strategy 或 research_plan：研究策略和执行计划
执行指南：如何使用推荐的工具
重要说明：
推荐的工具必须通过 execute_tools 工具执行
推荐多个工具时，使用 execute_tools 的批量模式（tools 参数）并行执行以获得 3-5倍加速
仅在工具之间存在依赖关系时使用单个模式（tool_name 参数）顺序执行
智能推荐约束：
LLM 必须返回有效的 JSON 格式
tool_name 必须是工具列表中存在的完整工具名（格式为 server_name-tool_name）
suggested_params 中的参数名必须严格匹配工具的 input_schema 定义
必须包含 selection_reason 说明选择理由
参数值必须符合 input_schema 中定义的类型和约束
示例： 获取所有工具：{"name": "get_tool_list"} 智能推荐：{"user_query": "搜索人工智能的最新新闻"} 深度研究：{"user_query": "分析人工智能在医疗领域的最新进展", "prompt_mode": "deep_research", "max_tools": 5} 自定义模式：{"user_query": "搜索新闻", "prompt_mode": "news_mode"}
Input Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| user_query | No | 用户的研究查询或问题（可选，传入则启用智能推荐） | |
| max_tools | No | 推荐的最大工具数量（默认：5） | |
| max_iterations | No | 最大搜索迭代次数（默认：3） | |
| prompt_mode | No | 提示词模式：tool_recommendation（默认，快速推荐）、deep_research（深度研究）或用户自定义模式名称。用户可以在 prompts/ 文件夹中创建自定义提示词模式，文件夹名称即为模式名称 | tool_recommendation |