File Tools
file_tools 是一个 Fetch Hive 系统 MCP 工具,会自动添加到每个智能体。它无法被禁用或移除。Fetch Hive 会在当前回合带有文档附件或历史文件上下文时附加 read_file，并在当前回合要求生成或导出文件时附加 write_file。只要运行中提供了文件工具，就会附加 save_artifact 和 load_artifact，以便智能体存储并重新加载大型结构化结果，而无需将数千行粘贴到对话中。
上传的 CSV、XLSX、PDF、DOCX、文本和 Markdown 附件会以 <available_files> 清单的形式向智能体公开。智能体应在依赖文档内容之前调用 read_file。read_file 只能访问作为结构化附件在当前请求或对话历史中提供的 URL。
公开 API 调用方可以将附件作为 HTTPS URL 字符串传递,或作为带有 file_url、file_name 和 file_type 的对象传递。对于大多数调用,URL 字符串就足够了;在可能时,Fetch Hive 会从 URL 推断元数据。
当当前回合要求生成或导出文件时,智能体可以调用 write_file 来创建 PDF、DOCX、XLSX 或 CSV 文件。对于 PDF 和 DOCX 文件,建议使用 markdown 内容,这样可以保留常见的文档结构,例如标题、段落、列表、强调、代码块、引用块、水平分隔线和简单表格。对于 CSV 文件,请提供 CSV 或 JSON 表格内容(input_format 为 csv 或 json;JSON 仅使用单个工作表)。生成的文件会存储为工作区资产,并以限时 file_url(以及 file_url_expires_at 和资产 id)返回。若之后需要新的下载 URL,请使用资产 id 调用 assets API。
对于大型表格结果,智能体应使用 jsonl、csv 或 json 内容调用 save_artifact。该工具会返回一个短句柄以及 schema 和行数。后续回合(或同一回合的后续步骤)使用该句柄和 limit 调用 load_artifact，只读取所需的切片。文件工具调用会在追踪和完成中以 read_file、write_file、save_artifact 和 load_artifact 来源被记录。