客户端工具适配

接通 OptiWaves 后，你仍然在原来的客户端里工作：让模型改代码、运行测试、查找资料，或记住项目约定。

这些操作需要模型与客户端共同完成。OptiWaves 适配工具声明、调用和结果回传，让兼容的第三方模型能够继续使用客户端提供的工具。

谁来执行工具

客户端里的审批规则仍然有效。模型提出工具调用，不代表可以绕过你的文件权限、命令确认或 MCP 授权。

从现有客户端开始

用 CLI 安装引导完成 API 配置，随后继续使用客户端原来的工作方式。

例如，在测试项目里发送：

读取 README.md，告诉我这个项目应该怎样运行测试。先不要修改文件。

应当能看到客户端执行读取操作，再收到模型根据文件内容给出的回答。

想要跨会话记住偏好，可以接着运行：

optiwaves memory --client codex

完整步骤见本地记忆。使用这些已适配的本地记忆路径不要求额外的 ChatGPT 或 Claude 订阅；模型调用由 OptiWaves API 提供。

使用已有 MCP

在客户端中启用 MCP 后，重新开启会话，确认工具已经出现在可用列表中，再请求助手使用它。

同名工具可以属于不同的服务。例如，两个 MCP 服务都提供 search 时，工具的所属服务与名称需要一起保留。OptiWaves 的 Responses 接口支持这种 function 类型的命名空间工具往返。

MCP 服务仍需按其自身要求完成登录或授权。OptiWaves API Key 不会替代第三方服务的账号。

开发自己的调用程序

客户端提供工具，收到调用后在本地执行，再把结果放进下一次请求。使用 Responses 时，应发送完整的工具调用与结果，不依赖服务端保存旧会话。

一个命名空间工具的声明如下：

{
  "type": "namespace",
  "name": "project_memory",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "name": "search",
      "description": "查找当前项目的本地记忆",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "query": { "type": "string" }
        },
        "required": ["query"]
      }
    }
  ]
}

返回的 function_call 使用 namespace 标明所属服务，name 标明实际工具。按 call_id 回传对应的 function_call_output。普通 JSON 响应和流式响应使用同一身份。

具体调用步骤见 Responses和工具与图片。

怎样判断适配成功

完整成功包含三步：模型提出正确的工具调用，客户端实际执行，后续回答正确使用工具结果。

• 只收到 HTTP 200，还需要检查调用和结果。
• 只看到模型说「已保存」，还需要检查本地是否真的写入。
• 工具报错时，应保留错误并排查，不能把失败当作成功继续。

客户端版本、模型和工具不同，表现也可能不同。遇到问题时，提供客户端版本、模型名称和脱敏后的工具错误，有助于定位；不要发送 API Key 或真实个人记忆。