Feature Request: 支持本地 Agent 节点注册机制，实现云端 FastGPT 安全调用内网 MCP 工具

## Feature Request: 支持本地 Agent 节点注册机制，实现云端 FastGPT 安全调用内网 MCP 工具

### 描述
当前 FastGPT 的 MCP 工具集成要求 MCP Server 必须部署在公网可访问的地址（通过 SSE 或配置 `mcpServerProxyEndpoint`）。但在实际业务场景中，许多需要调用的工具（如 SSH、本地系统命令、内网 API、文件操作等）运行在本地或内网环境，无法直接暴露公网端点。这导致云端 FastGPT 应用无法利用这些强大的本地能力，而自建本地 Agent 又会失去 FastGPT 提供的对话记录、多用户管理、监控等运营能力。

### 背景与痛点
**使用场景**：我基于 Python 开发了一套运维排障工具，通过自定义 MCP Server 提供 SSH 连接、系统命令执行等能力。当 Agent 运行在本地时，调用非常顺畅。但在尝试使用 **FastGPT 云端应用**（SaaS 或云部署版）调用这些工具时，由于 MCP Server 位于 `127.0.0.1` 或内网，无法与云端通信。

**当前解决方案的局限**：
1. 使用内网穿透（如 frp、ngrok）将本地 MCP 暴露为公网地址。但这引入了严重的安全风险（将 SSH 权限暴露公网），且配置复杂，企业级场景难以接受。
2. 自建本地 Agent（直接调用 DeepSeek API 等）。但这样做会失去云端平台的运营能力，包括对话记录留存、用户管理、应用发布、监控告警等，不适合产品化与团队协作。

用户需要在“本地工具能力”与“云端运营能力”之间二选一，这严重限制了 FastGPT 在企业内部运维、个人助手、物联网控制等场景的落地。

### 建议方案
参考近期爆火的 OpenClaw 架构设计，建议引入 **“本地 Agent 节点注册机制”**，实现云端与本地之间的安全双向通信。具体包含：

1. **Gateway 节点接收能力**
FastGPT 服务端开放一个 **长连接接入端口**（如 WebSocket/SSE），支持本地节点主动发起连接并注册自身信息（包括可用的 MCP Tools、鉴权凭证等）。

2. **轻量级本地 Client**
提供一个官方的轻量级客户端（如 Python/Node.js 版），用户运行在本地环境。该客户端通过 Token 认证主动连接 FastGPT Gateway，注册本地可用的 MCP Tools，并维持心跳。

3. **指令下发与结果回传**
当 FastGPT 应用需要调用某个本地 MCP Tool 时，通过已建立的长连接通道将任务下发至指定本地 Client 执行，执行结果原路返回。整个过程无需在本地开放入站端口，极大降低安全风险。

4. **权限与安全沙箱**
在 FastGPT 应用配置中增加对该本地节点的权限控制，如限制可执行的命令范围、访问路径、操作频率等，防止恶意提示词造成本地系统破坏。

### 预期收益
- **安全性**：本地无入站端口暴露，所有通信由本地 Client 主动发起，大幅降低攻击面。
- **扩展性**：支持云端应用调度任意内网/本地资源，使 FastGPT 真正成为“物理世界操作大脑”。
- **运营能力保留**：用户无需放弃 FastGPT 的对话记录、用户管理、监控等运营功能，即可获得本地工具能力。
- **对标竞争力**：填补 FastGPT 在“本地 Agent”领域的空白，应对 OpenClaw 等新兴框架的挑战。

### 补充信息
- **竞品参考**：OpenClaw 的 Pi-embedded 架构（Gateway + 本地节点主动连接）已经验证了此模式的可行性。
- **已有需求关联**：目前社区有通过 `mcp-client` 等方案临时解决，但都需要公网暴露，未从架构层面解决安全与易用性问题。
- **FastGPT 版本**：v4.14.8，已支持 MCP 鉴权，证明团队重视安全性，本建议与此方向一致。

希望官方能考虑此方案，助力 FastGPT 拓展更多企业级与个人场景。感谢！