Remove 4 redundant MCP tools (45 → 41 tools)

Removed:
- download_file() → use download_small_file() instead
- list_files() → use list_generated_files() instead
- plot_waveform_return_base64() → use plot_waveform() + download_small_file()
- plot_spectrogram_return_base64() → use plot_spectrogram() + download_small_file()

Benefits:
- Cleaner API with less confusion
- All functionality preserved through tool composition
- Reduced maintenance burden
- Better alignment with HF Dataset upload workflow

See TOOL_AUDIT_REPORT.md for detailed analysis.

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

TOOL_AUDIT_REPORT.md

@@ -0,0 +1,209 @@
+# ObsPy MCP 工具审计报告
+
+## 总览
+
+- **总工具数**: 45个
+- **需要优化的功能**: 6个
+- **可以移除的冗余功能**: 4个
+
+---
+
+## 1. 需要相同内存上传处理的功能
+
+### ✅ 已修复
+- `upload_to_hf_dataset()` - 已改为从内存上传
+
+### ⚠️ 无需修改（这些不涉及上传）
+以下绘图功能只是生成文件到本地，不涉及HF上传，所以不需要修改：
+- `plot_waveform()` - 生成波形图到指定路径
+- `plot_spectrogram()` - 生成频谱图到指定路径
+- `plot_beachball()` - 生成震源机制图到指定路径
+- `apply_sta_lta_trigger()` - 生成触发检测图（如果有output_path参数）
+
+**结论**: 只要用户使用 `plot_xxx() → upload_to_hf_dataset()` 的流程，就能正常工作。
+
+---
+
+## 2. 冗余功能分析
+
+### 🔴 严重冗余 - 建议删除
+
+#### A. Base64相关工具（4个）
+
+1. **`download_file(file_path)`** - 第1488行
+   - 功能：将文件转base64
+   - 冗余原因：与 `download_small_file()` 完全重复
+
+2. **`plot_waveform_return_base64()`** - 第1556行
+   - 功能：生成波形图并返回base64
+   - 冗余原因：用户可以用 `plot_waveform() + download_small_file()` 实现
+
+3. **`plot_spectrogram_return_base64()`** - 第1619行
+   - 功能：生成频谱图并返回base64
+   - 冗余原因：用户可以用 `plot_spectrogram() + download_small_file()` 实现
+
+4. **`view_image_base64()`** - 第1647行（如果存在）
+   - 功能：查看图片的base64
+   - 冗余原因：与 `download_small_file()` 重复
+
+**为什么现在是冗余的？**
+- 有了HF Dataset自动上传功能后，base64方案已经不是主要方式
+- `download_small_file()` 已经提供了完整的base64下载能力
+- 这些专用的base64工具增加了维护负担
+
+### 🟡 功能重叠 - 可以考虑合并
+
+#### B. 文件列表工具（2个）
+
+1. **`list_files(directory_path)`** - 第1520行
+   - 功能：列出目录中的文件
+
+2. **`list_generated_files(directory)`** - 第1686行
+   - 功能：列出生成的文件（output/plots/wave_data）
+
+**建议**: 保留 `list_generated_files()`，删除通用的 `list_files()`
+- 原因：`list_generated_files()` 更专门化，提供更详细的信息（文件大小、修改时间、分类）
+
+#### C. 文件保存工具
+
+1. **`save_base64_to_local()`** - 第1879行
+   - 功能：保存base64到本地Downloads文件夹
+   - 状态：**保留**（AI agent需要它来自动保存文件）
+
+---
+
+## 3. 推荐的清理方案
+
+### 方案A：激进清理（推荐）
+
+**删除以下4个base64工具**：
+- `download_file()` ❌
+- `plot_waveform_return_base64()` ❌
+- `plot_spectrogram_return_base64()` ❌
+- `view_image_base64()` ❌（如果存在）
+
+**删除通用文件列表工具**：
+- `list_files()` ❌
+
+**保留**：
+- `download_small_file()` ✅（提供base64功能，有大小限制保护）
+- `save_base64_to_local()` ✅（AI agent自动保存需要）
+- `list_generated_files()` ✅（专门化的文件列表）
+- `upload_to_hf_dataset()` ✅（主要下载方式）
+- 所有绘图工具 ✅（`plot_waveform`, `plot_spectrogram`, `plot_beachball`）
+
+**优势**：
+- 减少5个工具，从45个降到40个
+- 功能不受影响（通过组合其他工具实现）
+- 降低维护成本
+- 用户界面更清晰
+
+### 方案B：保守清理
+
+只删除明确重复的：
+- `download_file()` ❌（与 `download_small_file()` 完全重复）
+
+保留其他工具，观察使用情况。
+
+---
+
+## 4. 推荐的工作流（清理后）
+
+### 用户查询
+```
+读取波形数据，绘制波形图并保存
+```
+
+### AI Agent执行流程
+
+#### 主要流程（HF Dataset - 推荐）
+```
+1. plot_waveform() → 生成图片
+2. upload_to_hf_dataset() → 上传到HF
+3. 返回下载链接
+```
+
+#### 备用流程（Base64 - 小文件）
+```
+1. plot_waveform() → 生成图片
+2. download_small_file() → 获取base64
+3. save_base64_to_local() → 自动保存到Downloads
+```
+
+#### 查看文件
+```
+list_generated_files() → 查看所有生成的文件
+```
+
+---
+
+## 5. 执行建议
+
+### 立即执行
+✅ 删除 `download_file()` - 完全重复
+
+### 短期执行（1周内）
+⚠️ 删除base64专用绘图工具（如果用户反馈没问题）
+- `plot_waveform_return_base64()`
+- `plot_spectrogram_return_base64()`
+
+### 观察期（1个月）
+👁️ 观察用户是否使用 `list_files()`
+- 如果没人用，删除它
+- 如果有人用，添加文档说明建议使用 `list_generated_files()`
+
+---
+
+## 6. 工具分类总结
+
+### 核心ObsPy功能（保留）
+- 数据I/O（read/write）
+- FDSN客户端（events/stations/waveforms）
+- 信号处理（filter/detrend/resample）
+- 走时计算（TauP）
+
+### 可视化功能（保留）
+- `plot_waveform()`
+- `plot_spectrogram()`
+- `plot_beachball()`
+
+### 文件管理（优化后保留）
+- `list_generated_files()` ✅
+- `get_file_info()` ✅
+- `download_small_file()` ✅
+- `save_base64_to_local()` ✅
+- `upload_to_hf_dataset()` ✅
+- `check_hf_config()` ✅
+
+### 待删除（冗余）
+- `download_file()` ❌
+- `list_files()` ❌
+- `plot_waveform_return_base64()` ❌
+- `plot_spectrogram_return_base64()` ❌
+
+---
+
+## 7. 风险评估
+
+### 删除风险：低
+- 所有功能都能通过其他工具组合实现
+- 不影响核心ObsPy功能
+- 提高代码可维护性
+
+### 测试建议
+删除前：
+1. 确认HF Dataset上传功能稳定
+2. 测试 `download_small_file()` 能正常工作
+3. 更新测试查询文档
+
+---
+
+## 结论
+
+**推荐执行方案A（激进清理）**，可以：
+- ✅ 减少25%的文件管理工具（从10个降到5个）
+- ✅ 保持所有核心功能完整
+- ✅ 提供更清晰的用户体验
+- ✅ 降低维护成本
+
+总工具数：45 → 40（减少11%）

obspy_mcp/mcp_output/mcp_plugin/mcp_service.py

@@ -1483,199 +1483,17 @@ def rotate_to_zne(file_path: str, inventory_path: str = None, output_path: str =
 # ============================================================================
 # 9. File Download & Image Tools (文件下载与图片工具)
 # ============================================================================
+# Note: download_file() removed - use download_small_file() instead
 
-@mcp.tool(name="download_file", description="Download file from container as base64 encoded string")
-def download_file(file_path: str) -> dict:
-    """
-    Get file content as base64 for download to local machine.
-
-    Parameters:
-        file_path (str): Path to file in container
-
-    Returns:
-        dict: File content in base64 format
-    """
-    try:
-        import base64
-
-        if not os.path.exists(file_path):
-            return {"success": False, "error": f"File not found: {file_path}"}
-
-        with open(file_path, 'rb') as f:
-            content = f.read()
-
-        base64_content = base64.b64encode(content).decode('utf-8')
-
-        return {
-            "success": True,
-            "filename": os.path.basename(file_path),
-            "size_bytes": len(content),
-            "base64_data": base64_content,
-            "message": f"File '{os.path.basename(file_path)}' ready for download. Decode base64_data to save locally."
-        }
-    except Exception as e:
-        return {"success": False, "error": str(e)}
-
-
-@mcp.tool(name="list_files", description="List files in a directory")
-def list_files(directory_path: str) -> dict:
-    """
-    List all files in a directory.
-
-    Parameters:
-        directory_path (str): Path to directory
-
-    Returns:
-        dict: List of files with details
-    """
-    try:
-        if not os.path.exists(directory_path):
-            return {"success": False, "error": f"Directory not found: {directory_path}"}
-
-        files = []
-        for filename in os.listdir(directory_path):
-            filepath = os.path.join(directory_path, filename)
-            if os.path.isfile(filepath):
-                files.append({
-                    "name": filename,
-                    "path": filepath,
-                    "size_bytes": os.path.getsize(filepath)
-                })
-
-        return {
-            "success": True,
-            "directory": directory_path,
-            "file_count": len(files),
-            "files": files
-        }
-    except Exception as e:
-        return {"success": False, "error": str(e)}
-
-
-@mcp.tool(name="plot_waveform_return_base64", description="Plot waveform and return image as base64 (no file saved)")
-def plot_waveform_return_base64(file_path: str, method: str = "normal",
-                                 starttime: str = None, endtime: str = None) -> dict:
-    """
-    Plot seismic waveform and return image as base64 encoded string.
-
-    Parameters:
-        file_path (str): Path to waveform file
-        method (str): Plot method (normal, dayplot)
-        starttime (str): Optional start time for plot
-        endtime (str): Optional end time for plot
-
-    Returns:
-        dict: Image as base64 string
-    """
-    try:
-        import tempfile
-        import base64
-
-        stream = read(file_path)
-
-        if starttime and endtime:
-            stream = stream.slice(UTCDateTime(starttime), UTCDateTime(endtime))
-
-        # Create temporary file for plot
-        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False) as tmp:
-            tmp_path = tmp.name
-
-        try:
-            # Generate plot
-            if method == "dayplot":
-                stream.plot(type='dayplot', outfile=tmp_path)
-            else:
-                stream.plot(outfile=tmp_path)
-
-            # Read as base64
-            with open(tmp_path, 'rb') as f:
-                img_content = f.read()
-
-            base64_image = base64.b64encode(img_content).decode('utf-8')
-
-            # Clean up temp file
-            os.unlink(tmp_path)
-
-            return {
-                "success": True,
-                "message": f"Plotted {len(stream)} trace(s) as base64 image",
-                "trace_count": len(stream),
-                "plot_method": method,
-                "image_size_bytes": len(img_content),
-                "image_base64": base64_image,
-                "usage": "Decode image_base64 to save as PNG file locally"
-            }
-        except Exception as e:
-            # Clean up on error
-            if os.path.exists(tmp_path):
-                os.unlink(tmp_path)
-            raise e
-
-    except Exception as e:
-        return {"success": False, "error": str(e)}
-
-
-@mcp.tool(name="plot_spectrogram_return_base64", description="Generate spectrogram and return as base64")
-def plot_spectrogram_return_base64(file_path: str, log: bool = False,
-                                    wlen: float = None, per_lap: float = 0.9) -> dict:
-    """
-    Generate spectrogram and return as base64 encoded string.
-
-    Parameters:
-        file_path (str): Path to waveform file
-        log (bool): Use logarithmic frequency scale
-        wlen (float): Window length in seconds
-        per_lap (float): Percentage of overlap (0-1)
-
-    Returns:
-        dict: Spectrogram as base64 string
-    """
-    try:
-        import tempfile
-        import base64
-
-        stream = read(file_path)
-
-        if len(stream) == 0:
-            return {"success": False, "error": "No traces in stream"}
+# Note: list_files() removed - use list_generated_files() instead
 
-        trace = stream[0]
-
-        # Create temporary file
-        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False) as tmp:
-            tmp_path = tmp.name
-
-        try:
-            kwargs = {'log': log, 'per_lap': per_lap}
-            if wlen:
-                kwargs['wlen'] = wlen
 
-            trace.spectrogram(outfile=tmp_path, **kwargs)
+# Note: plot_waveform_return_base64() removed
+# Use: plot_waveform() + download_small_file() instead
 
-            # Read as base64
-            with open(tmp_path, 'rb') as f:
-                img_content = f.read()
 
-            base64_image = base64.b64encode(img_content).decode('utf-8')
-
-            # Clean up
-            os.unlink(tmp_path)
-
-            return {
-                "success": True,
-                "message": f"Generated spectrogram for trace {trace.id}",
-                "trace_id": trace.id,
-                "image_size_bytes": len(img_content),
-                "image_base64": base64_image,
-                "usage": "Decode image_base64 to save as PNG file locally"
-            }
-        except Exception as e:
-            if os.path.exists(tmp_path):
-                os.unlink(tmp_path)
-            raise e
-
-    except Exception as e:
-        return {"success": False, "error": str(e)}
+# Note: plot_spectrogram_return_base64() removed
+# Use: plot_spectrogram() + download_small_file() instead
 
 
 # ============================================================================