MCP Tools Orchestrator

用 MCP Tools Orchestrator 设计一个 Python 工作流：先从一个 MCP 数据源读取销售数据，再调用清洗工具处理缺失值，接着按地区汇总，若发现异常值则循环执行修正步骤，最后输出 CSV 和处理日志。

一个可执行的多步骤工作流方案或脚本，包含条件判断、循环处理，以及最终数据文件与日志输出。

帮我用 MCP Tools Orchestrator 编排代码检查流程：从代码仓库读取项目文件，调用静态分析工具扫描问题，如果错误数超过阈值就继续执行修复建议生成，否则直接汇总结果并生成报告。

一套自动执行的代码分析编排逻辑，能按条件分支输出问题摘要、修复建议和报告。

创建一个基于 MCP Tools Orchestrator 的研究流程：先调用检索型 MCP 工具收集资料，再调用文本整理工具提取要点，如果信息不足则循环追加检索，直到满足条件后生成结构化研究摘要。

一个可迭代执行的研究自动化流程，能够跨多个 MCP 工具收集、筛选并汇总信息。