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 工具指的是能够被 Chatflow / Workflow / Agent 类型应用所调用的第三方服务，提供完整的 API 实现能力，用于增强 Dify 应用的能力。例如为应用添加在线搜索、图片生成等额外功能。 ![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/7e7bcf1f9e3acf72c6917ea9de4e4613.png) 在本文中，**“工具插件”** 指的是一个完整的项目，其中包含工具供应商文件、功能代码等结构。一个工具供应商内允许包含多个 Tools（可以理解为单个工具中提供的额外功能），结构如下： ``` - 工具供应商 - Tool A - Tool B ``` ![工具插件结构](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/60c4c86a317d865133aa460592eac079.png) 本文将以 `Google Search` 为例，介绍如何快速开发一个工具插件。 ### 前置准备 * Dify 插件脚手架工具 * Python 环境，版本号 ≥ 3.12 关于如何准备插件开发的脚手架工具，详细说明请参考[安装插件开发工具](initialize-development-tools)。 ### 创建新项目 运行脚手架命令行工具，创建一个新的 dify 插件项目。 ```bash ./dify-plugin-darwin-arm64 plugin init ``` 如果你已将该二进制文件重命名为 `dify` 并拷贝至 `/usr/local/bin` 路径下，可以运行以下命令创建新的插件项目： ```bash dify plugin init ``` > 下文将使用 `dify` 作为命令行示例。如遇到问题，请将 `dify` 命令替换为命令行工具的所在路径。 ### 选择插件类型和模板 脚手架工具内的所有模板均已提供完整的代码项目。在本文实例中，选择 `Tool` 插件。 > 如果你已熟悉插件开发，无需借助模板，可参考[接口文档](../../schema-definition/)指引完成不同类型的插件开发。 ![插件类型：工具](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/dd3c0f9a66454e15868eabced7b74fd6.png) #### 配置插件权限 插件还需读取 Dify 平台的权限，为该示例插件授予以下权限： * Tools * Apps * 启用持久化存储 Storage，分配默认大小存储 * 允许注册 Endpoint > 在终端内使用方向键选择权限，使用 “Tab” 按钮授予权限。 勾选所有权限项后，轻点回车完成插件的创建。系统将自动生成插件项目代码。 ![插件权限](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/9cf92c2e74dce55e6e9e331d031e5a9f.png) ### 开发工具插件 #### 1. 创建工具供应商文件 工具供应商文件为 yaml 格式文件，可以理解为工具插件的基础配置入口，用于向工具提供必要的授权信息。 前往插件模板项目中的 `/provider` 路径，将其中的 yaml 文件重命名为 `google.yaml`。该 `yaml` 文件将包含工具供应商的信息，包括供应商名称、图标、作者等详情。这部分信息将在安装插件时进行展示。 **示例代码** ```yaml identity: # 工具供应商的基本信息 author: Your-name # 作者 name: google # 名称，唯一，不允许和其他供应商重名 label: # 标签，用于前端展示 en_US: Google # 英文标签 zh_Hans: Google # 中文标签 description: # 描述，用于前端展示 en_US: Google # 英文描述 zh_Hans: Google # 中文描述 icon: icon.svg # 工具图标，需要放置在 _assets 文件夹下 tags: # 标签，用于前端展示 - search ``` 确保该文件路径位于 `/tools` 目录，完整的路径如下： ```yaml plugins: tools: - "google.yaml" ``` 其中 `google.yaml` 文件需要使用其在插件项目的绝对路径。在本例中，它位于项目根目录。YAML 文件中的 identity 字段解释如下：`identity` 包含了工具供应商的基本信息，包括作者、名称、标签、描述、图标等。 * 图标需要属于附件资源，需要将其放置在项目根目录的 `_assets` 文件夹下。 * 标签可以帮助用户通过分类快速找到插件，以下是目前所支持的所有标签。 ```python class ToolLabelEnum(Enum): SEARCH = 'search' IMAGE = 'image' VIDEOS = 'videos' WEATHER = 'weather' FINANCE = 'finance' DESIGN = 'design' TRAVEL = 'travel' SOCIAL = 'social' NEWS = 'news' MEDICAL = 'medical' PRODUCTIVITY = 'productivity' EDUCATION = 'education' BUSINESS = 'business' ENTERTAINMENT = 'entertainment' UTILITIES = 'utilities' OTHER = 'other' ``` #### **2. 补全第三方服务凭据** 为了便于开发，选择采用第三方服务 `SerpApi` 所提供的 Google Search API 。 `SerpApi` 要求填写 API Key 进行使用，因此需要在 `yaml` 文件内添加 `credentials_for_provider` 字段。 完整代码如下： ```yaml identity: author: Dify name: google label: en_US: Google zh_Hans: Google pt_BR: Google description: en_US: Google zh_Hans: GoogleSearch pt_BR: Google icon: icon.svg tags: - search credentials_for_provider: #添加 credentials_for_provider 字段 serpapi_api_key: type: secret-input required: true label: en_US: SerpApi API key zh_Hans: SerpApi API key placeholder: en_US: Please input your SerpApi API key zh_Hans: 请输入你的 SerpApi API key help: en_US: Get your SerpApi API key from SerpApi zh_Hans: 从 SerpApi 获取您的 SerpApi API key url: https://serpapi.com/manage-api-key tools: - tools/google_search.yaml extra: python: source: google.py ``` * 其中 `credentials_for_provider` 的子级结构需要满足 [ProviderConfig](../../schema-definition/general-specifications#providerconfig) 的规范。 * 需要指定该供应商包含了哪些工具。本示例仅包含了一个 `tools/google_search.yaml` 文件。 * 作为供应商，除了定义其基础信息外，还需要实现一些它的代码逻辑，因此需要指定其实现逻辑，在本例子中，将功能的代码文件放在了 `google.py` 中，但是暂时不实现它，而是先编写 `google_search` 的代码。 #### 3. 填写工具 yaml 文件 一个工具插件下可以有多个工具功能，每个工具功能需要一个 `yaml` 文件进行描述，包含工具功能的基本信息、参数、输出等。 仍以 `GoogleSearch` 工具为例，在 `/tools`文件夹内新建一个 `google_search.yaml` 文件。 ```yaml identity: name: google_search author: Dify label: en_US: GoogleSearch zh_Hans: 谷歌搜索 pt_BR: GoogleSearch description: human: en_US: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query. zh_Hans: 一个用于执行 Google SERP 搜索并提取片段和网页的工具。输入应该是一个搜索查询。 pt_BR: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query. llm: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query. parameters: - name: query type: string required: true label: en_US: Query string zh_Hans: 查询语句 pt_BR: Query string human_description: en_US: used for searching zh_Hans: 用于搜索网页内容 pt_BR: used for searching llm_description: key words for searching form: llm extra: python: source: tools/google_search.py ``` * `identity` 包含了工具的基本信息，包括名称、作者、标签、描述等。 * `parameters` 参数列表 * `name` （必填）参数名称，唯一，不允许和其他参数重名。 * `type` （必填）参数类型，目前支持`string`、`number`、`boolean`、`select`、`secret-input`、`file`、`files`、`model-selector`、`app-selector` 九种类型，分别对应字符串、数字、布尔值、下拉框、加密输入框、文件、文件集、模型选择、应用选择，对于敏感信息，请使用 `secret-input` 类型。 * `label`（必填）参数标签，用于前端展示。 * `form` （必填）表单类型，目前支持`llm`、`form`两种类型。 * 在 Agent 应用中，`llm` 表示该参数 LLM 自行推理，`form` 表示要使用该工具可提前设定的参数。 * 在 Workflow 应用中，`llm`和`form` 均需要前端填写，但 `llm` 的参数会做为工具节点的输入变量。 * `required` 是否必填 * 在 `llm` 模式下，如果参数为必填，则会要求 Agent 必须要推理出这个参数。 * 在 `form` 模式下，如果参数为必填，则会要求用户在对话开始前在前端填写这个参数。 * `options` 参数选项 * 在 `llm` 模式下，Dify 会将所有选项传递给 LLM，LLM 可以根据这些选项进行推理。 * 在 `form` 模式下，`type` 为 `select` 时，前端会展示这些选项。 * `default` 默认值。 * `min` 最小值，当参数类型为`number`时可以设定。 * `max` 最大值，当参数类型为`number`时可以设定。 * `human_description` 用于前端展示的介绍，支持多语言。 * `placeholder` 字段输入框的提示文字，在表单类型为`form`，参数类型为`string`、`number`、`secret-input`时，可以设定，支持多语言。 * `llm_description` 传递给 LLM 的介绍。为了使得 LLM 更好理解这个参数，请在这里写上关于这个参数尽可能详细的信息，以便 LLM 能够理解该参数。 #### 4. 准备工具代码 填写工具的配置信息以后，可以开始编写工具的功能代码，实现工具的逻辑目的。在`/tools`目录下创建`google_search.py`，内容如下： ```python from collections.abc import Generator from typing import Any import requests from dify_plugin import Tool from dify_plugin.entities.tool import ToolInvokeMessage SERP_API_URL = "https://serpapi.com/search" class GoogleSearchTool(Tool): def _parse_response(self, response: dict) -> dict: result = {} if "knowledge_graph" in response: result["title"] = response["knowledge_graph"].get("title", "") result["description"] = response["knowledge_graph"].get("description", "") if "organic_results" in response: result["organic_results"] = [ { "title": item.get("title", ""), "link": item.get("link", ""), "snippet": item.get("snippet", ""), } for item in response["organic_results"] ] return result def _invoke(self, tool_parameters: dict[str, Any]) -> Generator[ToolInvokeMessage]: params = { "api_key": self.runtime.credentials["serpapi_api_key"], "q": tool_parameters["query"], "engine": "google", "google_domain": "google.com", "gl": "us", "hl": "en", } response = requests.get(url=SERP_API_URL, params=params, timeout=5) response.raise_for_status() valuable_res = self._parse_response(response.json()) yield self.create_json_message(valuable_res) ``` 该例子的含义为请求 `serpapi`，并使用 `self.create_json_message` 返回一串 `json` 的格式化数据，如果想了解更多的返回数据类型，可以参考[工具接口文档](../../schema-definition/tool)。 #### 4. 完成工具供应商代码 最后需要创建一个供应商的实现代码，用于实现凭据验证逻辑。如果凭据验证失败，将会抛出`ToolProviderCredentialValidationError`异常。验证成功后，将正确请求 `google_search` 工具服务。 在 `/provider` 目录下创建 `google.py` 文件，代码的内容如下： ```python from typing import Any from dify_plugin import ToolProvider from dify_plugin.errors.tool import ToolProviderCredentialValidationError from tools.google_search import GoogleSearchTool class GoogleProvider(ToolProvider): def _validate_credentials(self, credentials: dict[str, Any]) -> None: try: for _ in GoogleSearchTool.from_credentials(credentials).invoke( tool_parameters={"query": "test", "result_type": "link"}, ): pass except Exception as e: raise ToolProviderCredentialValidationError(str(e)) ``` ### 调试插件 插件开发完成后，接下来需要测试插件是否可以正常运行。Dify 提供便捷地远程调试方式，帮助你快速在测试环境中验证插件功能。 前往[“插件管理”](https://cloud.dify.ai/plugins)页获取远程服务器地址和调试 Key。 ![](https://assets-docs.dify.ai/2024/12/053415ef127f1f4d6dd85dd3ae79626a.png) 回到插件项目，拷贝 `.env.example` 文件并重命名为 `.env`，将获取的远程服务器地址和调试 Key 等信息填入其中。 `.env` 文件： ```bash INSTALL_METHOD=remote REMOTE_INSTALL_URL=debug.dify.ai:5003 REMOTE_INSTALL_KEY=********-****-****-****-************ ``` 运行 `python -m main` 命令启动插件。在插件页即可看到该插件已被安装至 Workspace 内，团队中的其他成员也可以访问该插件。 ![](https://assets-docs.dify.ai/2024/11/0fe19a8386b1234755395018bc2e0e35.png) ### 打包插件（可选） 确认插件能够正常运行后，可以通过以下命令行工具打包并命名插件。运行以后你可以在当前文件夹发现 `google.difypkg` 文件，该文件为最终的插件包。 ``` dify plugin package ./google ``` 恭喜，你已完成一个工具类型插件的完整开发、调试与打包过程！ ### 发布插件（可选） 如果想要将插件发布至 Dify Marketplace，请确保你的插件遵循了[插件发布规范](https://docs.dify.ai/zh-hans/plugins/publish-plugins/publish-to-dify-marketplace)。审核通过后，代码将合并至主分支并自动上线至 [Dify Marketplace](https://marketplace.dify.ai/)。 publish-plugins ### 探索更多 #### **快速开始：** * [开发 Extension 插件](extension-plugin) * [开发 Model 插件](model-plugin/) * [Bundle 插件：将多个插件打包](bundle) #### **插件接口文档：** * [Manifest](../../schema-definition/manifest) 结构 * [Endpoint](../../schema-definition/endpoint) 详细定义 * [反向调用 Dify 能力](../../schema-definition/reverse-invocation-of-the-dify-service/) * [工具](../../schema-definition/tool) * [模型](../../schema-definition/model/) * [扩展 Agent 策略](../../schema-definition/agent) {/* Contributing Section DO NOT edit this section! It will be automatically generated by the script. */} --- [编辑此页面](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/zh-hans/plugins/quick-start/develop-plugins/tool-plugin.mdx) | [提交问题](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?template=docs.yml)